用于检测异常访问流量的方法和装置.pdf
是浩****32
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相关资料
用于检测异常访问流量的方法和装置.pdf
本申请公开了用于检测异常访问流量的方法和装置,涉及检测技术领域。该方法包括:响应于检测到对预设页面的异常访问流量的检测指令,获取待检测时间段内访问预设页面的到访记录,其中,到访记录包括:原始访问终端的表征信息和对预设页面的访问次数;根据各个原始访问终端的表征信息,从原始访问终端中,确定出待检测时间段内表征信息相似度大于相似度阈值的具有相同身份的目标访问终端;基于不同目标访问终端在待检测时间段内对预设页面的访问次数之间的差异程度,确定待检测时间段内,是否存在针对预设页面的异常访问流量。采用本方法可以提高检测
一种异常访问检测方法和装置.pdf
本发明公开了一种异常访问检测方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取设定周期内的日志数据,其中,日志数据包括:多个执行主体、多个推广信息以及执行主体与所述推广信息之间的访问关系;根据多个执行主体、多个推广信息以及执行主体与推广信息之间的访问关系,为日志数据构建关系图,其中,关系图包括:多个执行主体的可疑度以及多个推广信息的可疑度;根据关系图包括的多个执行主体的可疑度以及多个推广信息的可疑度,查找关系图包含的平均可疑度最大的子关系图;解析子关系图,并根据解析的结果,确定存在异常访问的
网页异常访问检测方法及装置.pdf
本发明是关于网页异常访问检测方法及装置。该方法包括:服务器接收来自客户端的访问请求;获取所述访问请求的访问特征;根据所述访问特征,判断网页访问是否异常;当判定所述网页访问异常时,进行异常处理操作。通过本发明的技术方案,可提高网页访问异常的判断效率和准确率,进而在判定网页访问异常时,自动进行异常访问处理操作,从而充分避免网页访问异常的发生。
一种异常流量检测方法和装置.pdf
本发明公开了一种异常流量检测方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:将第一数据包拆解为预设格式的数据流,并按照特征构造规则构造数据流的特征;将数据流的特征输入选定的卷积神经网络,在选定的卷积神经网络中,通过卷积层捕获所述数据流的特征,并通过选定激活函数对卷积层的输出结果进行非线性映射,通过池化层对非线性映射后的特征降维之后,通过全连接层确定数据流是否为异常流量。该实施方式能够避免对交换机等硬件的依赖,检测精度高,减小网络消耗量,并避免导致过拟合。
异常流量检测方法及装置.pdf
本发明实施例提供一种异常流量检测方法及装置,其中,该方法包括:获取目标时刻的流量;若判断获知目标时刻的流量在目标时刻对应的正常流量区间之外,则将目标时刻的流量检测为异常;其中,目标时刻对应的正常流量区间,是根据目标时刻的流量的历史同期数据获得的。本发明实施例提供的异常流量检测方法及装置,通过判断目标时刻的流量是否在根据目标时刻的流量的历史同期数据获得的目标时刻对应的正常流量区间之外,检测流量异常,能更准确地检测出目标时刻的流量异常,能获得更准确的检测结果。