[发明专利]异常性检测的方法、设备和计算机程序产品

说明书

本公开涉及异常性检测的方法、设备和计算机程序产品。本公开的实施例提供的方法包括获取与客户端对应用发起的目标请求和至少一个上下文请求相关的信息，信息至少指示目标请求的类型和发起时间，以及至少一个上下文请求的类型和发起时间；将所获取的信息转换为针对目标请求的向量化特征表示；以及利用异常性检测模型，基于向量化特征表示来确定目标请求的异常性检测结果，异常性检测结果指示目标请求是否为异常请求，异常性检测模型表征针对请求的向量化特征表示与异常性检测结果之间的关联性。

技术领域

本公开总体上涉及人工智能(AI)领域，更特别地涉及异常性检测的方法、装置、设备和计算机程序产品。

背景技术

当前，很多应用被部署在公共计算环境中，例如在公有云中。用户可以经由客户端向应用发起请求，以获得对应的服务。这样的部署可以向更多用户提供服务。然而，在公共计算环境中，应用可能面临着各种各样的攻击，这会导致数据窃取、数据泄露、数据恶意删除或修改等问题。注入劫持和令牌劫持是常见的攻击手段。因此，应用的安全性是很重要的问题。

发明内容

根据本公开的一些实施例，提供了一种异常性检测的方案。

在本公开的第一方面，提供了一种异常性检测的方法。该方法包括获取与客户端对应用发起的目标请求和至少一个上下文请求相关的信息，信息至少指示目标请求的类型和发起时间，以及至少一个上下文请求的类型和发起时间；将所获取的信息转换为针对目标请求的向量化特征表示；以及利用异常性检测模型，基于向量化特征表示来确定目标请求的异常性检测结果，异常性检测结果指示目标请求是否为异常请求，异常性检测模型表征针对请求的向量化特征表示与异常性检测结果之间的关联性。

在本公开的第二方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：至少一个处理器；以及存储有计算机程序指令的至少一个存储器，至少一个存储器和计算机程序指令被配置为与至少一个处理器一起使电子设备执行动作。动作包括：获取与客户端对应用发起的目标请求和至少一个上下文请求相关的信息，信息至少指示目标请求的类型和发起时间，以及至少一个上下文请求的类型和发起时间；将所获取的信息转换为针对目标请求的向量化特征表示；以及利用异常性检测模型，基于向量化特征表示来确定目标请求的异常性检测结果，异常性检测结果指示目标请求是否为异常请求，异常性检测模型表征针对请求的向量化特征表示与异常性检测结果之间的关联性。

在本公开的第三方面，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品被有形地存储在非易失性计算机可读介质上并且包括计算机可执行指令，计算机可执行指令在被执行时使设备执行动作。动作包括：获取与客户端对应用发起的目标请求和至少一个上下文请求相关的信息，信息至少指示目标请求的类型和发起时间，以及至少一个上下文请求的类型和发起时间；将所获取的信息转换为针对目标请求的向量化特征表示；以及利用异常性检测模型，基于向量化特征表示来确定目标请求的异常性检测结果，异常性检测结果指示目标请求是否为异常请求，异常性检测模型表征针对请求的向量化特征表示与异常性检测结果之间的关联性。

提供发明内容部分是为了简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。发明内容部分无意标识本公开的关键特征或主要特征，也无意限制本公开的范围。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开的实施例的上述以及其他目的、特征和优点将变得容易理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施例，其中：

图1示出了本公开的实施例能够在其中实现的示例环境；

图2示出了根据本公开的一些实施例的异常性检测的系统的框图；

图3示出了根据本公开的一些实施例的请求的类型与预定值之间的映射的示例表示；

图4示出了根据本公开的一些实施例的对参数描述的独热编码的示例表示；