[发明专利]一种机器行为的识别方法及系统

权利要求书

1.一种机器行为的识别方法，其特征在于，包括以下方法：

获取目标日志及目标日志中相邻两次操作的时间间隔，所述目标日志对应于同一用户且按照所述用户的操作时间进行排序；

分别计算不同数量的连续时间间隔的变异系数；

获取变异系数小于预设波动系数时，连续时间间隔的最大数量；

当所述最大数量大于预设数量时，将所述最大数量对应的操作行为确认为机器行为。

2.根据权利要求1所述的机器行为的识别方法，其特征在于，所述获取目标日志的步骤包括：

获取操作日志，所述操作日志至少包括多个用户和多个操作时间；

根据所述用户对所述操作日志进行分组，并根据操作时间对各组内的操作进行排序以分别形成所述目标日志。

3.根据权利要求1所述的机器行为的识别方法，其特征在于，所述分别计算不同数量的连续时间间隔的变异系数的步骤包括：

步骤a.将目标日志中排在第一位的操作时间作为起始位置，从所述起始位置开始计算m个连续时间间隔的变异系数；

步骤b.判断所述变异系数是否小于预设波动系数；

若所述变异系数小于所述预设波动系数，执行步骤c.从所述起始位置开始计算m+n个连续时间间隔的变异系数，然后执行步骤b，直至遍历目标日志中所有的时间间隔,所述n≥1；

若所述变异系数大于或等于所述预设波动系数，执行步骤d.从所述起始位置后的相邻位开始计算m个连续时间间隔的变异系数,然后执行步骤b，直至遍历目标日志中所有的时间间隔。

4.根据权利要求1所述的机器行为的识别方法，其特征在于，所述变异系数＝标准差/平均值，所述标准差为连续时间间隔的标准差，平均值为连续时间间隔的平均值。

5.根据权利要求4所述的机器行为的识别方法，其特征在于，所述标准差计算公式为：其中x_i为第i个时间间隔，为n个时间间隔的平均值。

6.一种机器行为的识别系统，其特征在于，包括：

目标日志获取模块，用于获取目标日志及目标日志中相邻两次操作的时间间隔，所述目标日志对应于同一用户且按照所述用户的操作时间进行排序；

变异系数计算模块，用于分别计算不同数量的连续时间间隔的变异系数；

连续时间间隔最大数量获取模块，用于获取变异系数小于预设波动系数时，连续时间间隔的最大数量；

机器行为的识别模块，用于当所述最大数量大于预设数量时，将所述最大数量对应的操作行为确认为机器行为。

7.根据权利要求6所述的机器行为的识别系统，其特征在于，在执行所述目标日志获取模块时，所述获取目标日志的步骤包括：

获取操作日志，所述操作日志至少包括多个用户和多个操作时间；

根据所述用户对所述操作日志进行分组，并根据操作时间对各组内的操作进行排序以分别形成所述目标日志。

8.根据权利要求6所述的机器行为的识别系统，其特征在于，所述异系数计算模块中分别计算不同数量的连续时间间隔的变异系数的步骤包括：

步骤a.将目标日志中排在第一位的操作时间作为起始位置，从所述起始位置开始计算m个连续时间间隔的变异系数；

步骤b.判断所述变异系数是否小于预设波动系数；

若所述变异系数小于所述预设波动系数，执行步骤c.从所述起始位置开始计算m+n个连续时间间隔的变异系数，然后执行步骤b，直至遍历目标日志中所有的时间间隔,所述n≥1；

若所述变异系数大于或等于所述预设波动系数，执行步骤d.从所述起始位置后的相邻位开始计算m个连续时间间隔的变异系数,然后执行步骤b，直至遍历目标日志中所有的时间间隔。

9.根据权利要求6所述的机器行为的识别系统，其特征在于，所述变异系数＝标准差/平均值，所述标准差为连续时间间隔的标准差，平均值为连续时间间隔的平均值。

10.根据权利要求9所述机器行为的识别系统，其特征在于，所述标准差计算公式为：其中x_i为第i个时间间隔，为n个时间间隔的平均值。