[发明专利]一种跨域采集移动终端数据并分析异常访问的方法

说明书

本发明涉及一种跨域采集移动终端数据并分析异常访问的方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：对多网域中布设采集节点；步骤2：对各个采集节点完成和统一终端平台mdm完成信息数据的对接；步骤3：对各个网域中的采集节点和中心处理平台建立数据交互管道；步骤4：完成信息收集，并进行初步的信息过滤与入库；步骤5：对访问信息中的缺失值进行拉格朗日插值；步骤6：对访问信息中部分边界值进行规约；步骤7：使用PCA模型进行降维处理；步骤8：使用箱形图，去除主要特征值数据中的异常值，不合理值；步骤9：使用分类模型进行训练，产出处理策略模型。

技术领域

本发明涉及一种方法，具体涉及一种跨域采集移动终端数据并分析异常访问的方法，属于终端异常访问分析领域。

背景技术

现有环境中存在以下问题：多网域终端信息收集不便和收集到的访问信息杂乱,收集到的信息实时性不够，无法高效的对每次的终端访问进行监控和信息分类，并实时的分辨出其中的非法终端访问。因此，迫切的需要一种新的方案解决上述问题。

发明内容

本发明正是针对现有技术中存在的问题，提供一种跨域采集移动终端数据并分析异常访问的方法，该技术方案解决了现有环境中多网域终端信息收集不便和收集到的访问信息杂乱，无法高效的对每次的终端访问进行监控和信息分类的难题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下，一种跨域采集移动终端数据并分析异常访问的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：对多网域中布设采集节点；

步骤2：对各个采集节点完成和统一终端平台mdm完成信息数据的对接；

步骤3：对各个网域中的采集节点和中心处理平台建立数据交互管道；

步骤4：完成信息收集，并进行初步的信息过滤与入库；

步骤5：对访问信息中的缺失值进行拉格朗日插值；

步骤6：对访问信息中部分边界值进行规约；

步骤7：使用PCA模型进行降维处理；

步骤8：使用箱形图，去除主要特征值数据中的异常值，不合理值；

步骤9：使用分类模型进行训练，产出处理策略模型。

作为本发明的一种改进，所述步骤1具体为：在各个网域中布设具备采集功能的采集节点。

作为本发明的一种改进，所述步骤2具体为：通过采集节点和统一终端平台mdm根据规范好的标准接口完成信息数据的接收。

作为本发明的一种改进，所述步骤3具体为通过对采集节点建立符合现场网络隔离的以http协议为基础的restful接口的推送和拉取任务信息和采集结果。

作为本发明的一种改进，所述步骤4具体为：对收集过来的信息进行初步的信息过滤，去除明显的错误数据，以保证数据的质量。

作为本发明的一种改进，所述步骤5具体为：对收集过来访问信息中某些值（如访问时长，访问时间等）通过拉格朗日插值的方式进行缺失值的补充。

作为本发明的一种改进，所述步骤6具体为：对收集过来的访问信息中的部分边界值进行开放变换，使其落在正态分布的区间中，并把落在正态分布区间外的数据直接去除。

作为本发明的一种改进，所述步骤7具体为：对处理好的数据通过PCA模型进行降维处理，提出主要的特征值，并打上标签

作为本发明的一种改进，所述步骤8具体为：使用箱型图，对提取的特征值进行处理，并把落在箱型图外的特征值 直接去除。以保证提取到的特征值的准确性。