[发明专利]业务预测方法和装置

权利要求书

1.业务预测方法，包括：

从业务事件中获取对业务进行预测的业务数据；

基于第一样本数据和所述业务数据对所述业务进行预测，得到第一业务预测结果；其中，所述第一样本数据中包括至少一个攻击样本数据，所述攻击样本数据用于表征能够降低业务预测的预测结果的准确性的数据；

基于第二样本数据和所述业务数据对所述业务进行预测，得到第二业务预测结果；其中，所述第二样本数据中不包括攻击样本数据；

将所述第一业务预测结果和所述第二业务预测结果进行融合，得到所述业务的最终业务预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于第一样本数据和所述业务数据对所述业务进行预测得到第一业务预测结果，包括：

预先利用第一样本数据训练得到一个对抗预测模型；其中，训练所述对抗预测模型的第一样本数据中包括至少一个对抗训练样本集，每一个对抗训练样本集中包括一个攻击样本数据，以及一个预设的标签值；

将所述业务数据输入到所述对抗预测模型中，输出所述第一业务预测结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于第二样本数据数据和所述业务数据对所述业务进行预测得到第二业务预测结果，包括：

预先利用第二样本数据训练得到一个非对抗预测模型；

将所述业务数据输入到所述非对抗预测模型中，输出所述第二业务预测结果。

4.根据权利要求1至3中任一所述的方法，其中，所述将所述第一业务预测结果和所述第二业务预测结果进行融合得到所述业务的最终业务预测结果，包括：

确定所述业务数据为攻击样本数据的概率值；

利用所述概率值对所述第一业务预测结果和所述第二业务预测结果进行融合，得到所述业务的最终业务预测结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，进一步包括：

预先训练得到攻击样本识别模型；其中，用于训练所述攻击样本识别模型的每一个样本训练集中均包括：一个样本数据，以及一个表征该样本数据是否为攻击样本数据的标签值；

所述确定所述业务数据为所述攻击样本数据的概率值，包括：

将所述业务数据输入到所述攻击样本识别模型中，输出该业务数据为攻击样本数据的概率值。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述利用所述概率值对所述第一业务预测结果和所述第二业务预测结果进行融合得到所述业务的最终业务预测结果，包括：

计算所述业务数据为攻击样本数据的概率值与所述第一业务预测结果的乘积，得到第一修正预测结果；

计算1与所述业务数据为攻击样本数据的概率值的差与所述第二业务预测结果的乘积，得到第二修正预测结果；

计算所述第一修正预测结果和所述第二修正预测结果的和，得到所述业务的最终业务预测结果。

7.业务预测装置，包括：业务数据获取模块、第一预测结果确定模块、第二预测结果确定模块和业务预测结果确定模块；

所述业务数据获取模块，配置为从业务事件中获取对业务进行预测的业务数据；

所述第一预测结果确定模块，配置为基于第一样本数据和所述业务数据获取模块获取到的所述业务数据对所述业务进行预测，得到第一业务预测结果；其中，所述第一样本数据中包括至少一个攻击样本数据，所述攻击样本数据用于表征能够降低业务预测的预测结果的准确性的数据；

所述第二预测结果确定模块，配置为基于第二样本数据和所述业务数据获取模块获取到的所述业务数据对所述业务进行预测，得到第二业务预测结果；其中，所述第二样本数据中不包括攻击样本数据；

所述业务预测结果确定模块，配置为将所述第一预测结果确定模块得到的所述第一业务预测结果和所述第二预测结果确定模块得到的所述第二业务预测结果进行融合，得到所述业务的最终业务预测结果。