流量检测方法技术

本申请提供一种流量检测方法

【技术实现步骤摘要】
流量检测方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及通信
，尤其涉及一种流量检测方法
、
装置及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着网络技术的发展，互联网技术的应用也越来越广泛，随之出现了各种网络病毒和网络攻击手段
。
[0003]现有技术中，在对网络流量进行检测时，是先从多种异常检测算法中训练得到一种算法，再使用该算法直接对小区流量数据进行分析处理，从而确定出该小区的网络性能指标和设备是否出现异常
。
而这种检测方法需要预先设定异常检测策略或异常检测算法，且这些策略或算法只能适用于某些特定特征的网络流量，无法各种类型的网络流量进行异常检测，导致异常检测的准确率和效率较低
。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种流量检测方法
、
装置及存储介质，能够解决对异常流量数据检测的准确率较低的问题
。
[0005]为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
[0006]第一方面，本申请提供一种流量检测方法，该方法包括：采集待检测小区的流量数据和目标邻小区的流量数据，上述目标邻小区与上述待检测小区间的距离小于预设距离；基于标准模板库
(Standard template librar y
，
STL)
算法和上述流量数据，得到该流量数据对应的趋势数据和随机数据，上述趋势数据用于指示上述流量数据的渐变情况，上述随机数据用于指示上述流量数据的突变情况；采用异常检测算法对上述待检测小区的随机数据进行分析，在该待检测小区的随机数据满足第一预设条件的情况下，将该待检测小区确定为目标小区；在该目标小区的趋势数据的变化情况与上述目标邻小区的趋势数据的变化情况相反的情况下，将上述目标小区确定为异常流量小区
。
[0007]基于上述技术方案，本申请实施例提供的流量检测方法，可以先分别采集待检测小区的流量数据和目标邻小区的流量数据，再基于
STL
算法，得到流量数据对应的趋势数据和随机数据，接着采用异常检测算法对待检测小区的随机数据进行分析，在该随机数据满足第一预设条件的情况下，将待检测小区确定为目标小区，然后在目标小区的趋势数据的变化情况与目标林小区的趋势数据的变化情况相反的情况下，将目标小区确定为异常流量小区
。
由于，上述随机数据用于指示流量数据的突变情况，因此只对待检测小区的随机数据进行分析，即可准确检测出可能存在异常流量的小区，并且，由于上述趋势数据用于指示流量数据的渐变情况，且目标邻小区与待检测小区间的距离小区预设距离，因此，再确定出可能存在异常流量的小区后，还可以根据相邻小区的趋势随机的变化情况，进一步确定待检测小区是否为异常流量小区，从而提高了对小区异常流量的检测准确率
。
[0008]在第一方面的第一种可能的实现方式中，上述采集待检测小区的流量数据和目标邻小区的流量数据之前，上述方法还包括：获取上述待检测小区的位置信息和至少一个邻
小区的位置信息；根据该位置信息，将上述至少一个邻小区中，与上述待检测小区间的距离小于上述预设距离的小区，确定为上述目标邻小区
。
[0009]在第一方面的第二种可能的实现方式中，上述基于
STL
算法和上述流量数据，得到上述流量数据对应的趋势数据和随机数据，包括：按照时间顺序，对上述流量数据进行排序，得到流量时序数据；对该流量时序数据中的空值进行线性填充，得到目标流量时序数据；采用上述
STL
算法，对该目标流量时序数据进行分解，得到上述趋势数据和上述随机数据
。
[0010]在第一方面的第三种可能的实现方式中，上述第一预设条件包括以下至少一项：上述随机数据的拉依达准则
(3sigma)
值大于第一阈值，或上述随机数据的
3sigma
数值小于第二阈值；上述随机数据的箱线图
(Box
‑
plot)
值大于第三阈值，或上述随机数据的
Box
‑
plot
数值小于第四阈值；上述随机数据的孤立森林概率大于预设概率
。
[0011]在第一方面的第四种可能的实现方式中，上述将上述目标小区确定为异常流量小区之后，上述方法还包括：输出上述异常流量小区的异常流量数据；根据该异常流量数据，生成并发送异常报告
。
[0012]第二方面，本申请提供一种流量检测装置，该装置包括：采集单元
、
处理单元和确定单元，其中：上述采集单元，用于采集待检测小区的流量数据和目标邻小区的流量数据，上述目标邻小区与上述待检测小区间的距离小于预设距离；上述处理单元，用于基于
STL
算法和采集单元采集的上述流量数据，得到该流量数据对应的趋势数据和随机数据，该趋势数据用于指示上述流量数据的渐变情况，该随机数据用于指示上述流量数据的突变情况；上述确定单元，用于采用异常检测算法对上述待检测小区的随机数据进行分析，在该待检测小区的随机数据满足第一预设条件的情况下，将该待检测小区确定为目标小区；上述确定单元，还用于在上述目标小区的趋势数据的变化情况与上述目标邻小区的趋势数据的变化情况相反的情况下，将上述目标小区确定为异常流量小区
。
[0013]在第二方面的第一种可能的实现方式中，上述装置还包括：获取单元，其中：上述获取单元，用于在采集单元采集待检测小区的流量数据和目标邻小区的流量数据之前，获取上述待检测小区的位置信息和至少一个邻小区的位置信息；上述确定单元，还用于根据获取单元获取的上述位置信息，将上述至少一个邻小区中，与上述待检测小区间的距离小于上述预设距离的小区，确定为上述目标邻小区
。
[0014]在第二方面的第二种可能的实现方式中，上述处理单元，具体用于：按照时间顺序，对上述流量数据进行排序，得到流量时序数据；对该流量时序数据中的空值进行线性填充，得到目标流量时序数据；采用上述
STL
算法，对该目标流量时序数据进行分解，得到上述趋势数据和上述随机数据
。
[0015]在第二方面的第三种可能的实现方式中，上述第一预设条件包括以下至少一项：上述随机数据的
3sigma
值大于第一阈值，或上述随机数据的
3sigma
数值小于第二阈值；上述随机数据的
Box
‑
plot
值大于第三阈值，或上述随机数据的
Box
‑
plot
数值小于第四阈值；上述随机数据的孤立森林概率大于预设概率
。
[0016]在第二方面的第四种可能的实现方式中，上述处理单元，还用于在确定单元将上述目标小区确定为异常流量小区之后：输出该异常流量小区的异常流量数据；根据该异常流量数据，生成并发送异常报告
。
[0017]第三方面，本申请提供了一种流量检测装置，该装置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种流量检测方法，其特征在于，所述方法包括：采集待检测小区的流量数据和目标邻小区的流量数据，所述目标邻小区与所述待检测小区间的距离小于预设距离；基于标准模板库
STL
算法和所述流量数据，得到所述流量数据对应的趋势数据和随机数据，所述趋势数据用于指示所述流量数据的渐变情况，所述随机数据用于指示所述流量数据的突变情况；采用异常检测算法对所述待检测小区的随机数据进行分析，在所述待检测小区的随机数据满足第一预设条件的情况下，将所述待检测小区确定为目标小区；在所述目标小区的趋势数据的变化情况与所述目标邻小区的趋势数据的变化情况相反的情况下，将所述目标小区确定为异常流量小区
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集待检测小区的流量数据和目标邻小区的流量数据之前，所述方法还包括：获取所述待检测小区的位置信息和至少一个邻小区的位置信息；根据所述位置信息，将所述至少一个邻小区中，与所述待检测小区间的距离小于所述预设距离的小区，确定为所述目标邻小区
。3.
根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于
STL
算法和所述流量数据，得到所述流量数据对应的趋势数据和随机数据，包括：按照时间顺序，对所述流量数据进行排序，得到流量时序数据；对所述流量时序数据中的空值进行线性填充，得到目标流量时序数据；采用所述
STL
算法，对所述目标流量时序数据进行分解，得到所述趋势数据和所述随机数据
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预设条件包括以下至少一项：所述随机数据的拉依达准则
3sigma
值大于第一阈值，或所述随机数据的
3sigma
数值小于第二阈值；所述随机数据的箱线图
Box
‑
plot
值大于第三阈值，或所述随机数据的
Box
‑
plot
数值小于第四阈值；所述随机数据的孤立森林概率大于预设概率
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标小区确定为异常流量小区之后，所述方法还包括：输出所述异常流量小区的异常流量数据；根据所述异常流量数据，生成并发送异常报告
。6.
一种流量检测装置，其特征在于，所述装置包括：采集单元
、
处理单元和确定单元，其中：所述采集单元，用于采集待检测小区的流量数据和目标邻小区的流量数据，所述目标邻小区与所述待检测小区间的距离小于预设距离；所述处理单元，用于基于
...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦俊楠，刘学武，袁满，杨宗林，程济润，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：