[发明专利]网络流量异常监测方法及电子设备

权利要求书

1.一种网络流量异常监测方法，其特征在于，包括：

获取各时刻对应的流量值；

依据各时刻对应的流量值，获取流量值随时间变化的第一流量趋势；

从属于各时刻的至少两个时刻中确定假设异常点对应的假设异常时刻；

依据所述第一流量趋势，获取在所述假设异常时刻对应的流量值为网络流量异常值的情况下，各时刻对应的流量值为网络流量异常值的异常概率；

返回步骤从属于各时刻的至少两个时刻中确定假设异常点对应的假设异常时刻，直至循环次数与所述至少两个时刻的数目相等，其中，不同循环次数中确定的假设异常时刻不同；

将不同循环次数中属于同一时刻的异常概率相加，获取各时刻分别对应的网络流量异常概率；

依据各时刻对应的网络流量异常概率，从各时刻中确定目标网络流量异常时刻。

2.根据权利要求1所述网络流量异常监测方法，其特征在于，所述依据所述第一流量趋势，获取在所述假设异常时刻对应的流量值为网络流量异常值的情况下，各时刻对应的流量值为网络流量异常值的异常概率包括：

将所述假设异常时刻确定为时间切分点；

依据所述时间切分点，将各时刻对应的流量值划分为第一流量组合以及第二流量组合；其中，所述第一流量组合包括小于或等于所述时间切分点的时刻对应的流量值，所述第二流量组合包括大于所述时间切分点的时刻对应的流量值；

基于所述第二流量组合包含的流量值随时间变化的第二流量趋势，确定各时刻对应的流量值为网络流量异常值的异常概率。

3.根据权利要求2所述网络流量异常监测方法，其特征在于，所述各时刻包括N个时刻，N为大于预设值的正整数，所述基于所述第二流量组合包含的流量值随时间变化的第二流量趋势，确定各时刻对应的流量值为网络流量异常值的异常概率包括：

获取在所述假定异常时刻为网络流量异常点的情况下，所述第二流量组合包含的各时刻分别对应的流量值同时发生的联合概率；

基于所述联合概率以及所述假定异常时刻对应的流量值，确定第j个网络异常点分别发生在第三流量组合中各时刻的概率，所述第三流量组合包含N个时刻中排序大于或等于j的时刻对应的流量值，j的取值从1至N；

将同一时刻为网络异常点的概率相加，获得各时刻分别对应的异常概率。

4.根据权利要求1所述网络流量异常监测方法，其特征在于，所述依据各时刻对应的流量值，获取流量值随时间变化的第一流量趋势包括：

依据各时刻对应的流量值，获取各流量值符合的概率分布规律。

5.根据权利要求1所述网络流量异常监测方法，其特征在于，所述依据各时刻对应的网络流量异常概率，从各时刻中确定目标网络流量异常时刻包括：

从各时刻中，确定大于或等于预设阈值的网络流量异常概率对应的目标时刻；

将所述目标时刻确定为所述目标网络流量异常时刻。

6.一种电子设备，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取各时刻对应的流量值；

第二获取模块，用于依据各时刻对应的流量值，获取流量值随时间变化的第一流量趋势；

第一确定模块，用于从属于各时刻的至少两个时刻中确定假设异常点对应的假设异常时刻；

第三获取模块，用于依据所述第一流量趋势，获取在所述假设异常时刻对应的流量值为网络流量异常值的情况下，各时刻对应的流量值为网络流量异常值的异常概率；

返回模块，用于返回所述第一确定模块，直至循环次数与所述至少两个时刻的数目相等，其中，不同循环次数中确定的假设异常时刻不同；

第四获取模块，用于将不同循环次数中属于同一时刻的异常概率相加，获取各时刻分别对应的网络流量异常概率；

第二确定模块，用于依据各时刻对应的网络流量异常概率，从各时刻中确定目标网络流量异常时刻。