[发明专利]基于多数据通道分析的云平台异常检测方法与系统

权利要求书

1.一种基于多数据通道分析的云平台异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取监视数据流；

根据监视数据流各个数据通道的数据分布，对监视数据流进行预分割，得到多个子序列；

对每相邻两个子序列的数据分布差异进行统计；

根据所述数据分布差异的统计结果，进行监视数据流的变化检测。

2.如权利要求1所述的基于多数据通道分析的云平台异常检测方法，其特征在于，对监视数据流进行预分割包括：

随机选取多个候选分割点，对候选分割点的前后两个序列进行相异性度量；

将相异性度量值大于设定阈值的相应候选分割点记为分割点，对监视数据流进行预分割。

3.如权利要求1所述的基于多数据通道分析的云平台异常检测方法，其特征在于，对其前后两个子序列的数据分布差异进行统计包括：

对每个数据通道，采用CUSUM统计方法计算分割点前后两个数据分布的差异。

4.如权利要求1所述的基于多数据通道分析的云平台异常检测方法，其特征在于，进行监视数据流的变化检测包括：

(1)将第一个分割点视为当前分割点，以当前分割点的前后两个子序列作为当前序列；

(2)对所述当前序列进行相异性度量；

(3)若相异性度量值大于设定阈值，则当前分割点为变化点，执行步骤(4)；反之，所述当前序列中没有变化点，执行步骤(5)；

(4)以下一个分割点作为当前分割点，以当前分割点的前后两个子序列作为新的当前序列，返回步骤(2)；

(5)以下一个分割点作为当前分割点，在当前序列后增加一个子序列，得到新的当前序列，即保持当前序列的起始时刻不变，增加序列长度，返回步骤(2)。

5.如权利要求2或4所述的基于多数据通道分析的云平台异常检测方法，其特征在于，所述相异性度量的计算方法为：

获取分割点前后两个子序列所有数据通道的数据分布差异统计值；

计算所有数据通道的数据分布差异统计值的平均值和最大值；

将所述平均值和最大值进行加权求和即得到相异性度量值。

6.如权利要求4所述的基于多数据通道分析的云平台异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括：对监视数据流的变化检测得到的变化点进行验证。

7.如权利要求6所述的基于多数据通道分析的云平台异常检测方法，其特征在于，所述验证方法为：根据任何三个连续变化点之间间距是否平衡，来验证得到的变化点是否有效。

8.一种基于多数据通道分析的云平台异常检测系统，其特征在于，包括：

数据流获取模块，被配置为获取监视数据流；

数据流预分割模块，被配置为根据监视数据流各个数据通道的数据分布，对监视数据流进行预分割，得到多个子序列；

数据分布统计模块，被配置为对每相邻两个子序列的数据分布差异进行统计；

变化检测模块，被配置为根据所述数据分布差异的统计结果，进行监视数据流的变化检测。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现如权利要求1-7任一项所述的基于多数据通道分析的云平台异常检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，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1-7任一项所述的基于多数据通道分析的云平台异常检测方法。