基于改进四分位差法的摄像头异常访问识别与告警方法技术

本申请公开了一种摄像头异常访问行为识别与告警方法，包括：接收流量数据输入；确定所存储的流量数据是否超过计算阈值；若是，确定所存储的流量数据长度是否超过删除长度；若否，确定是否存在缓存流量参考值；若是，确定流量数据是否大于缓存流量参考值；若是，确定是否符合报警周期；若符合所述报警周期，则存储所述流量数据并输出告警结果。所述流量数据并输出告警结果。所述流量数据并输出告警结果。

【技术实现步骤摘要】
基于改进四分位差法的摄像头异常访问识别与告警方法


[0001]本申请涉及一种本专利技术涉及网络信息安全领域，并且更为具体地，涉及智能家居的网络信息安全防护。

技术介绍

[0002]当前，网络信息安全已上升为国家战略，成为创新发展的强大动力。智能家居为人们未来的生活带来了无限的想象力，其发展潜力必定是不可小觑。但互联网时代，用户传输的数据越多，信息暴露的可能性就越大，出现安全隐患的概率也会越高。家庭中包含着大量的个人隐私信息，因而智能家居的网络完全问题尤其需要重视。对于智能家居网络信息的安全演技是行业发展的必然趋势。
[0003]现在很多家庭选择智能家居设备都会去选择在家里安装智能摄像头。尤其是家里有小孩、老人，安装摄像头能够时时看到家里的情况。一般来说，智能摄像机在传输视频内容的过程中会使用高强度的私有动态加密系统，确保数据传输及存储安全，而且用户对摄像机的每一次访问都受到加密保护，只有用户通过密码登录APP才能查看，同时监控视频可以选择存储在摄像头本地或云端存储。不过由于一些智能摄像头存在的安全隐患，让智能摄像头成为隐私泄露的源头
[0004]目前很少有针对于网络摄像头流量异常分析的算法或研究。目前针对网络摄像头的流量或设备流量异常的研究主要分为几个技术路线：第一，确定流量阈值，并在超过阈值时告警；第二，在预定流量范围内，确定对应分类的流量分类与告警；第三，分析设备流量的大数据，在提取特征之后进行预测或告警。
[0005]其中第一种和第二种方案的应用场景很有限。例如，第一种解决方案只能在事先有确定阈值的情况下才适用；第二种解决方案是分别针对不同的流量大小，有确定的流量归类，然后再根据不同类别进行统计或者告警。第三种解决方案比较适用于复杂场景，因此需要有大量的数据分析特征，技术难度相对来说比较大。
[0006]因此，本领域中急需一种针对摄像头异常访问行为进行及时识别并告警的方法。

技术实现思路

[0007]如上所述，目前网络摄像头的使用越来越多，因此摄像头被控制从而导致信息泄露的事件也频繁发生。针对网络摄像头的安全问题。本申请提出了一种针对摄像头的异常访问行为的识别和告警方法，该方法能够识别摄像头的远程调用访问，从而能够解决网络摄像头的安全问题。
[0008]与现有技术相比，本申请的方法并不需要固定的阈值范围和流量分类，只要设备的流量数据在上报后经过预热期，通过历史数据动态分析，得出参考值(期望值)，就能够进行异常判断。具体地，根据本申请的方法能够将摄像头流量异常的告警信息作为摄像头异常访问告警的其中一个判断元素，并在后续结合访问时间、访问地点及用户访问习惯等其它因素进行综合分析，最终得到告警结果。
[0009]并且，本申请的方法可适用不同型号的设备、不同网络情况的各种复杂场景，具有很高的适用性。
[0010]此外，本申请的方法提供了一种性价比更高的方式。不但能够为摄像头及时提供异常流量告警，并且具有适当的准确性，而且对于技术要求的门槛并不高，及其容易推广使用。
[0011]最后，本申请的方法尽管在以下描述中作为应用于摄像头安全来使用，但本领域技术人员完全能够理解，该方案并不限定于摄像头设备，对于其它网络设备也具普适性移植。
[0012]以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在标识出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以作为稍后给出的更加详细的描述之序。
[0013]根据本申请的优选实施例，述了一种摄像头异常访问行为识别与告警方法，包括：接收流量数据输入；确定所存储的流量数据是否超过计算阈值；若是，确定所存储的流量数据长度是否超过删除长度；若否，确定是否存在缓存流量参考值；若是，确定流量数据是否大于缓存流量参考值；若是，确定是否符合报警周期；若符合报警周期，则存储流量数据并输出告警结果。
[0014]根据本申请的优选实施例，若所存储的流量数据未超过计算阈值，则存储流量数据并输出不告警结果。
[0015]根据本申请的优选实施例，若所存储的流量数据长度超过删除长度，则删除最早的流量数据。
[0016]根据本申请的优选实施例，若不存在缓存流量参考值，则根据四分位差法来计算并创建新缓存流量参考值。
[0017]根据本申请的优选实施例，若流量数据不大于缓存流量参考值，则存储流量数据并输出不告警结果。
[0018]根据本申请的优选实施例，若不符合报警周期，则忽略流量数据，并输出不告警结果。
[0019]根据本申请的优选实施例，计算新缓存流量参考值包括：将各流量数据按照位数分为若干数量级；搜索上下四分位数并找到所有流量数据的中值；以中值的数量级为参考，移动上下四分位数以重新确定新的上下四分位数；确定新的上下四分位数的位置。
[0020]根据本申请的优选实施例，根据下式来确定四分位差DF：DF＝(Q
3m
‑
Q
1m
)/2，其中Q
3m
是移动后的Q3的位置，Q
1m
是移动后的Q1的位置，Q1代表下四分位数，Q3代表上四分位数，Q1的位置为(n+1)/4，Q3的位置为3(n+1)/4。
[0021]根据本申请的优选实施例，根据下式来计算并创建新缓存流量参考值C：C＝Q3+T1×
DF，其中T1指示容忍度，其是根据大量设备的流量数据定期分析而得到一个值，可被定期更新。
[0022]为能达成前述及相关目的，这一个或多个方面包括在下文中充分描述并在所附权利要求中特别指出的特征。以下描述和附图详细阐述了这一个或多个方面的某些解说性特征。但是，这些特征仅仅是指示了可采用各种方面的原理的各种方式中的若干种，并且本描
述旨在涵盖所有此类方面及其等效方案。
附图说明
[0023]为了能详细理解本申请的以上陈述的特征所用的方式，可参照各方面来对以上简要概述的内容进行更具体的描述，其中一些方面在附图中解说。然而应该注意，附图仅解说了本申请的某些典型方面，故不应被认为限定其范围，因为本描述可允许有其他等同有效的方面。
[0024]在附图中：
[0025]图1是解说本领域常见的四分位差计算方法的示意图；
[0026]图2是解说根据本申请的实施例的改进四分位差计算方法的示意图；
[0027]图3是解说根据本申请的实施例的摄像头异常访问行为识别与告警方法300的流程图；
[0028]图4a是解说根据本申请的实施例的算法封装的示意图；
[0029]图4b是解说根据本申请的实施例的用于监控该算法的服务的示意图；以及
[0030]图4c是解说根据本申请的实施例的用于监控算法的服务的示例示意图。
具体实施方式
[0031]以下结合附图阐述的详细描述旨在作为各种配置的描述，而无意表示可实践本文所描述的概念的仅有配置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种摄像头异常访问行为识别与告警方法，包括：接收流量数据输入；确定所存储的流量数据是否超过计算阈值；若是，确定所存储的流量数据长度是否超过删除长度；若否，确定是否存在缓存流量参考值；若是，确定流量数据是否大于所述缓存流量参考值；若是，确定是否符合报警周期；若符合所述报警周期，则存储所述流量数据并输出告警结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所存储的流量数据未超过所述计算阈值，则存储所述流量数据并输出不告警结果。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所存储的流量数据长度超过所述删除长度，则删除最早的流量数据。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若不存在所述缓存流量参考值，则根据四分位差法来计算并创建新缓存流量参考值。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述流量数据不大于所述缓存流量参考值，则存储所述流量数据并输出不告警结果。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若不符合所述报警周期，则忽略所述流量数据，并输出不告警结果。7.如权利要求4所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁海，宋文慧，
申请(专利权)人：天翼智慧家庭科技有限公司，
类型：发明
国别省市：