[发明专利]接口聚类方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了接口聚类方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取由客户端抓取的网络流量信息；对所述网络流量信息识别URL内容，以得到识别结果；利用马尔科夫随机过程概率方法对所述识别结果进行随机概率值的分析，以得到分析结果；根据所述识别结果与所述分析结果进行接口聚类分析，以得到接口分析结果；展示所述接口分析结果。通过实施本发明实施例的方法可实现减少接口存储量，提升接口识别准确率。

技术领域

本发明涉及接口处理方法，更具体地说是指接口聚类方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着数字化时代来临，企业信息化建设不断深入，系统之间接口调用越来越复杂，导致流量越来越大，接口数据量不断激增，用户接口识别准确率不高，企业安全运营面临着严峻的数据安全挑战，运营人员工作压力随之变大。在国家监管要求愈发严格的大背景下，急需有效减少接口数据存储量，较为精准识别用户接口数据，提升接口识别的准确率，进一步加强企业数据安全管理能力。

但是目前的接口聚类方式是通过人工识别用户接口，由人工聚类，接口的识别准确率较低。

因此，有必要设计一种新的方法，实现减少接口存储量，提升接口识别准确率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供接口聚类方法、装置、计算机设备及存储介质。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：接口聚类方法，包括：

获取由客户端抓取的网络流量信息；

对所述网络流量信息识别URL内容，以得到识别结果；

利用马尔科夫随机过程概率方法对所述识别结果进行随机概率值的分析，以得到分析结果；

根据所述识别结果与所述分析结果进行接口聚类分析，以得到接口分析结果；

展示所述接口分析结果。

其进一步技术方案为：所述网络流量信息是通过在客户端预先配置数据采集策略后，根据数据采集策略采集所得的流量数据，其中，所述数据采集策略包括所需采集数据的应用、接口、用户、频率和采集数据量。

其进一步技术方案为：所述对所述网络流量信息识别URL内容，以得到识别结果，包括：

从所述网络流量信息中的HTTP内容提取所需要的不同类型数据，以得到URL内容；

对所述URL内容进行提取接口数据；

对所述接口数据进行分割和识别，以得到识别结果。

其进一步技术方案为：所述对所述接口数据进行分割和识别，以得到识别结果，包括：

将所述接口数据按照分隔符分割成多个组成部分；

对各个所述组成部分进行类型的识别，以得到识别结果。

其进一步技术方案为：所述利用马尔科夫随机过程概率方法对所述识别结果进行随机概率值的分析，以得到分析结果，包括：

利用马尔科夫随机过程概率对所述识别结果的URL路径参数各组成类型进行随机概率分析，以得到分析结果。

其进一步技术方案为：所述根据所述识别结果与所述分析结果进行接口聚类分析，以得到接口分析结果，包括：

关联所述识别结果与所述分析结果；

判断所述分析结果是否超过设定阈值；

若所述分析结果超过阈值，则确定所述识别结果的接口为聚类接口，以得到接口分析结果；

若所述分析结果不超过阈值，则确定所述识别结果的接口为非聚类接口，以得到接口分析结果。