[发明专利]基于交互策略的流量检测、系统、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种基于交互策略的流量检测方法，其特征在于，包括：

预处理步骤：获取各用户游览触点的回传日志信息，对所述回传日志信息的流量日志进行预处理；

特征获取步骤：从预处理后的所述流量日志中抽取单维数据特征及接收多维数据特征；

流量测试步骤：根据所述单维数据特征及所述多维数据特征通过训练后的孤立森林模型获得流量预测结果；

对比步骤：将所述流量预测结果与采用初始化规则识别的异常流量进行对比识别后获得异常流量。

2.如权利要求1所述的流量检测方法，其特征在于，还包括：

排序反馈步骤：根据数据特征的重要性对所述单维数据特征及所述多维数据特征进行排序后，将重要性靠前的至少一数据特征及所述异常流量进行反馈；

模型完善步骤：对重要性靠前的至少一数据特征及所述异常流量进行分析后将获得新的多维数据特征，根据新的多维数据特征及所述单维数据特征对所述孤立森林模型进行新一轮的训练与交互。

3.如权利要求1所述的流量检测方法，其特征在于，所述预处理步骤包括：

从所述流量日志中解析出特征字段，并对解析后特征字段的缺失值进行填充。

4.如权利要求1所述的流量检测方法，其特征在于，所述特征获取步骤包括：

单维数据特征抽取步骤：从预处理后的所述流量日志中抽取所述单维数据特征；

多维数据特征抽取步骤：从专家规则库抽取所述多维数据特征。

5.如权利要求4所述的流量检测方法，其特征在于，所述单维数据特征抽取步骤包括：

离散变量编码步骤：对所述流量日志中的离散变量采用onehot算法进行编码；

连续变量编码步骤：对所述流量日志中的连续变量采用区段映射，将不同区段的值映射成不同的值进行编码。

6.如权利要求1所述的流量检测方法，其特征在于，所述对比步骤包括：

预测步骤：通过所述孤立森立模型预测测试集中的正常和异常流量，得到预测结果；

识别步骤：将所述预测结果与采用初始化的规则识别的异常流量做对比，识别不同的异常流量。

7.一种基于交互策略的流量检测系统，其特征在于，包括：

预处理模块，所述预处理模块获取各用户游览触点的回传日志信息，对所述回传日志信息的流量日志进行预处理；

特征获取模块，所述特征获取模块从预处理后的所述流量日志中抽取单维数据特征及接收多维数据特征；

流量测试模块，所述流量测试模块根据所述单维数据特征及所述多维数据特征通过训练后的孤立森林模型获得流量预测结果；

对比模块，所述对比模块将所述流量预测结果与采用初始化规则识别的异常流量进行对比识别后获得异常流量。

8.如权利要求7所述的流量检测系统，其特征在于，还包括：

排序反馈模块，所述排序反馈模块根据数据特征的重要性对所述单维数据特征及所述多维数据特征进行排序后，将重要性靠前的至少一数据特征及所述异常流量进行反馈；

模型完善模块，所述模型完善模块对重要性靠前的至少一数据特征及所述异常流量进行分析后将获得新的多维数据特征，根据新的多维数据特征及所述单维数据特征对所述孤立森林模型进行新一轮的训练与交互。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的检测方法。

10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的检测方法。