[发明专利]流量数据异常检测方法、装置及计算机设备

说明书

本申请涉及一种流量数据异常检测方法、装置及计算机设备，涉及大数据技术领域。方法包括：获取目标交易业务节点的历史交易流量数据；基于预设特征提取策略，确定交易流量特征；将交易流量特征输入至流量数据基线模型，获得目标交易流量数据基线；根据当前交易流量数据、目标交易流量数据基线及预设警告条件，确定目标交易业务节点的警告信息。通过上述方法基于历史交易流量数据确定流量数据基线，进而确定目标节点的警告信息，使得流量数据基线与历史交易流量数据之间具有关联度，且能实现动态预测流量数据基线及动态预警，进而提高流量数据异常检测的准确性。

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，特别是涉及一种流量数据异常检测方法、装置及计算机设备。

背景技术

随着金融科技的快速发展，基于网络流量数据的性能管理、风险方法，尤其是异常流量监测逐渐引起了人们的重视。

现有技术中常对节点设定固定基线值，并基于固定基线值对节点的流量进行监测，检测节点出现异常流量的情况。然而，传统基于固定基线的流量监测方法在面对逐渐增多的数据及日渐复杂的数据类型时，不具有灵活的应对能力。在处理海量数据时，传统的固定基线方法往往无法完成异常检测及预警功能，存在流量数据异常检测准确度低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种流量数据异常检测方法、装置及计算机设备。

第一方面，本申请提供了一种流量数据异常检测方法。所述方法包括：

获取目标交易业务节点的历史交易流量数据；

基于预设特征提取策略对所述历史交易流量数据进行特征提取，确定初始特征，并根据所述初始特征和目标主成分矩阵，确定交易流量特征；

将所述交易流量特征输入至流量数据基线模型，获得所述目标交易业务节点的目标交易流量数据基线；

根据所述目标交易业务节点的当前交易流量数据、所述目标交易流量数据基线及预设警告条件，确定所述目标交易业务节点的警告信息。

在其中一个实施例中，所述预设警告条件包含警告阈值，所述根据所述目标交易业务节点的当前交易流量数据、所述目标交易流量数据基线及预设警告条件，确定所述目标交易业务节点的警告信息，包括：

根据所述当前交易流量数据和所述目标交易流量数据基线，确定流量差值信息；

根据所述流量差值信息与所述警告阈值，确定所述流量差值信息对应的警告等级信息，并根据所述警告等级信息，确定所述目标交易业务节点的所述警告信息。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

在所述历史交易流量数据中添加目标噪声数据；

基于所述预设特征提取策略，对添加所述目标噪声数据的历史交易流量数据进行特征提取，确定加噪特征，并根据所述目标主成分矩阵，确定加噪流量特征；

将所述加噪流量特征输入至所述流量数据基线模型中，获得基准流量数据基线；

根据所述目标交易流量数据基线和所述基准流量数据基线，确定所述警告阈值。

在其中一个实施例中，所述在所述历史交易流量数据中添加目标噪声数据，包括：

获取目标交易业务对应的第一噪声数据；

根据与所述目标交易业务节点同类型的其他交易业务节点的历史流量数据，确定第二噪声数据；

根据所述第一噪声数据、所述第二噪声数据以及预设函数，确定所述目标噪声数据，并在所述历史交易流量数据添加所述目标噪声数据。

在其中一个实施例中，所述获取目标交易业务节点的历史交易流量数据，包括：