[发明专利]一种数据检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种数据检测方法，其特征在于，包括：

将样本业务数据流作为初始机器学习模型的输入，对所述初始机器学习模型进行训练，得到经过训练的机器学习模型，并将所述经过训练的机器学习模型作为数据检测模型；

将待检测的业务数据流作为所述数据检测模型的输入，获取所述数据检测模型根据所述待检测的业务数据流确定出的数据标识，所述数据标识为终端与服务端之间进行交互所产生的异常的交互数据的标识，所述待检测的业务数据与所述样本业务数据流为同一类型的业务数据；

根据所述数据标识，对所述待检测的业务数据流进行检测，确定出所述待检测的业务数据流中与所述数据标识相对应的异常的交互数据。

2.根据权利要求1所述的数据检测方法，其特征在于，所述样本业务数据流包括：

终端与所述服务端之间进行实时交互所产生的实时业务数据流，

或者，终端与所述服务端之间已经完成的交互所产生的业务数据流。

3.根据权利要求1所述的数据检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述数据检测模型通过编程语言进行实现，构成与所述数据检测模型对应的，且通过所述编程语言构成的数据检测程序；

将待检测的业务数据流输入所述数据检测程序，获取所述数据检测程序根据所述待检测的业务数据流确定出的数据标识。

4.根据权利要求3所述的数据检测方法，其特征在于，所述根据所述数据标识，对所述待检测的业务数据流进行检测，确定出所述待检测的业务数据流中与所述数据标识相对应的交互数据，包括：

将所述数据检测程序封装为预设数据检测系统的插件；

通过所述预设数据检测系统，根据所述插件确定出的数据标识，对所述待检测的业务数据流进行检测，确定出所述待检测的业务数据流中与所述数据标识相对应的交互数据。

5.根据权利要求1所述的数据检测方法，其特征在于，在所述将待检测的业务数据流作为所述数据检测模型的输入，获取所述数据检测模型根据所述待检测的业务数据流确定出的数据标识之后，所述方法还包括：

将所述数据标识保存在缓存中；

相应的，所述根据所述数据标识，对所述待检测的业务数据流进行检测，确定出所述待检测的业务数据流中与所述数据标识相对应的交互数据，包括：

通过预设数据检测系统，获取所述缓存中的所述数据标识，并通过所述预设数据检测系统根据所述数据标识，对所述待检测的业务数据流进行检测，确定出所述待检测的业务数据流中与所述数据标识相对应的交互数据。

6.一种数据检测装置，其特征在于，包括：

训练模块，用于将样本业务数据流作为初始机器学习模型的输入，对所述初始机器学习模型进行训练，得到经过训练的机器学习模型，并将所述经过训练的机器学习模型作为数据检测模型；

特征选择模块，用于将待检测的业务数据流作为所述数据检测模型的输入，获取所述数据检测模型根据所述待检测的业务数据流确定出的数据标识，所述数据标识为终端与服务端之间进行交互所产生的异常的交互数据的标识，所述待检测的业务数据与所述样本业务数据流为同一类型的业务数据；

检测模块，用于根据所述数据标识，对所述待检测的业务数据流进行检测，确定出所述待检测的业务数据流中与所述数据标识相对应的异常的交互数据。

7.根据权利要求6所述的数据检测装置，其特征在于，所述训练模块中的所述样本业务数据流包括：

终端与所述服务端之间进行实时交互所产生的实时业务数据流，

或者，终端与所述服务端之间已经完成的交互所产生的业务数据流。

8.根据权利要求6所述的数据检测装置，其特征在于，所述装置还包括：

封装模块，用于将所述数据检测模型通过编程语言进行实现，构成与所述数据检测模型对应的，且通过所述编程语言构成的数据检测程序；

导入模块，用于将待检测的业务数据流输入所述数据检测程序，获取所述数据检测程序根据所述待检测的业务数据流确定出的数据标识。