[发明专利]异常行为检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种异常行为检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测行为信息，所述待检测行为信息包括第一目标对象、第二目标对象和目标数据量；

从第一预设对象模型中，获取与所述第一目标对象对应的第一目标子模型；

基于预设模型参数，从所述第一目标子模型中确定异常数据量，对比所述目标数据量和所述异常数据量，确定与所述待检测行为信息对应的第一检测结果；

从第二预设对象模型中，获取与所述第二目标对象对应的且与所述第一目标子模型的相似度最高的第二目标子模型；

获取所述第二目标子模型对应的目标最大数据量，对比所述目标数据量和所述目标最大数据量，确定与所述待检测行为信息对应的第二检测结果；

结合所述第一检测结果和所述第二检测结果，确定所述待检测行为信息的目标检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从第一预设对象模型中，获取与所述第一目标对象对应的第一目标子模型之前，所述方法还包括：

获取行为信息样本；

依据第一预设对象类型对所述行为信息样本进行聚合，得到与每个第一对象对应的数据量集合，依据所述数据量集合，构建与所述每个第一对象对应的第一子模型，从而得到与各个第一对象对应的所述第一预设对象模型；

依据第二预设对象类型对所述行为信息样本进行聚合，得到与每个第二对象对应的第一对象集合和最大数据量；

遍历所述第一对象集合，基于所述第一预设对象模型中与当前第一对象对应的待更新子模型，构建至少一个第二对象子模型；

将所述至少一个第二对象子模型与所述最大数据量，组合为与所述每个第二对象对应的第二子模型，从而得到与各个第二对象对应的所述第二预设对象模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述数据量集合，构建与所述每个第一对象对应的第一子模型，包括：

获取所述数据量集合中的各个数据量对应的数据量范围；

对所述数据量范围进行分段，得到多个目标段；

从所述数据量集合中，统计属于所述多个目标段中的每个目标段的数据量的目标数量；

将所述目标数量与所述数据量集合对应的集合元素数量的比值，确定为与所述每个目标段对应的概率值，从而得到与所述多个目标段对应的多个概率值；

将所述多个目标段对应的所述多个概率值，确定为所述第一子模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述数据量集合中的各个数据量对应的数据量范围，包括：

对所述数据量集合中的所述各个数据量进行转化，得到转化后的数据量集合；

将所述转化后的数据量集合中的各个转化后的数据量对应的范围，确定为所述数据量范围；

所述从所述数据量集合中，统计属于所述多个目标段中的每个目标段的数据量的目标数量，包括：

从所述转化后的数据量集合中，统计属于所述多个目标段中的所述每个目标段的转化后的数据量的所述目标数量。

5.根据权利要求2至4任一项所述的方法，其特征在于，所述遍历所述第一对象集合，基于所述第一预设对象模型中与当前第一对象对应的待更新子模型，构建至少一个第二对象子模型，包括：

遍历所述第一对象集合，将所述第一预设对象模型中与所述当前第一对象对应的所述待更新子模型，分别与所述每个第二对象对应的当前子模型集合中的各个当前子模型进行对比，得到相似子模型；

当所述相似子模型对应的相似度大于预设相似度时，合并所述待更新子模型和所述相似子模型，利用合并后的子模型替换所述当前子模型集合中的所述相似子模型，完成对所述当前子模型集合的更新；

当所述相似子模型对应的相似度小于等于所述预设相似度时，将所述待更新子模型插入所述当前子模型集合中，完成对所述当前子模型集合的更新；

当完成对所述第一对象集合的遍历时，将遍历更新后的当前子模型集合确定为构建出的所述至少一个第二对象子模型。