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申请/专利权人：安全邦(北京)信息技术有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种满足端到端安全的远程运维诊断系统及方法，包括：获取同一运维网关中每个网络终端设备在监测时段内每个监测时刻的内存使用率数据、所处的端口的宽带利用率数据、温度数据以及相邻两个监测时刻内的CPU的时间数据，计算每个网络终端设备的性能响应度和网络使用情况的个异性，进而得到每个网络终端设备的网络异常置信度，最终得到每个网络终端设备的诊断异常度，并筛选出异常网络终端设备。本发明根据远程运维诊断系统采集到的网络终端设备的实时监测数据，评估运维网关中对终端设备的诊断结果，确保远程运维诊断的准确性和诊断系统的安全可靠性。

主权项：1.一种满足端到端安全的远程运维诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取同一运维网关中每个网络终端设备在监测时段内每个监测时刻的内存使用率数据、所处的端口的宽带利用率数据和温度数据，构成每个网络终端设备的内存使用率时序序列和温度变化曲线；获取每个网络终端设备在监测时段内的任务处理数量以及监测时段内相邻两个监测时刻内的CPU的时间数据；获取每个网络终端设备的内存使用率时序序列的内存使用率拟合曲线和内存使用率拟合曲线的波动方差；根据每个网络终端设备的相邻两个监测时刻内的CPU的时间数据，得到每个网络终端设备的CPU使用率拟合曲线和CPU使用率拟合曲线的波动方差；根据每个网络终端设备的内存使用率拟合曲线、CPU使用率拟合曲线以及波动方差，得到每个网络终端设备的性能响应度；根据所有网络终端设备所处的端口在同一监测时刻的宽带利用率间的差异，得到每个网络终端设备的网络使用情况的个异性；根据每个网络终端设备的网络使用情况的个异性和监测时段内的任务处理数量，得到每个网络终端设备的网络异常置信度；根据每个网络终端设备的性能响应度、网络异常置信度和温度变化曲线和CPU使用率拟合曲线的差异，得到每个网络终端设备的诊断异常度；根据每个网络终端设备的诊断异常度，在同一运维网关的所有网络终端设备中筛选出异常网络终端设备；所述根据每个网络终端设备的内存使用率拟合曲线、CPU使用率拟合曲线以及波动方差，得到每个网络终端设备的性能响应度的具体计算公式为： 式中，表示第个网络终端设备的性能响应度；表示第个网络终端设备的内存使用率拟合曲线；表示第个网络终端设备的CPU使用率拟合曲线；表示曲线和的均方误差；表示曲线的波动方差；表示曲线的波动方差；为绝对值函数；所述根据所有网络终端设备所处的端口在同一监测时刻的宽带利用率间的差异，得到每个网络终端设备的网络使用情况的个异性的具体计算公式为： 式中，表示第个网络终端设备的网络使用情况的个异性；表示同一运维网关中所有网络终端设备的数量；表示监测时段内监测时刻的个数；表示第个网络终端设备所处的端口在第个监测时刻的宽带利用率；表示同一运维网关的所有网络终端设备中除第个外第个网络终端设备所处的端口在第个监测时刻的宽带利用率；为绝对值函数；所述根据每个网络终端设备的网络使用情况的个异性和监测时段内的任务处理数量，得到每个网络终端设备的网络异常置信度的具体计算公式为： 式中，表示第个网络终端设备的网络异常置信度；表示第个网络终端设备在监测时段内的任务处理数量；表示同一运维网关中所有网络终端设备中除第个外第个网络终端设备在监测时段内的任务处理数量；为绝对值函数；所述根据每个网络终端设备的性能响应度、网络异常置信度和温度变化曲线和CPU使用率拟合曲线的差异，得到每个网络终端设备的诊断异常度，包括的具体步骤如下：分别在温度变化曲线和CPU使用率拟合曲线上，将第个监测时刻与第个监测时刻的数据点构成直线的斜率，记为第个监测时刻在温度变化曲线和CPU使用率拟合曲线上的斜率值；根据监测时段内每个网络终端设备的每个监测时刻在温度变化曲线和CPU使用率拟合曲线上的斜率值，得到监测时段内每个网络终端设备的性能指标变化情况与温度变化情况之间的相似性；根据每个网络终端设备的性能响应度、网络异常置信度和监测时段内每个网络终端设备的性能指标变化情况与温度变化情况之间的相似性，得到每个网络终端设备的诊断异常度；所述根据监测时段内每个网络终端设备的每个监测时刻在温度变化曲线和CPU使用率拟合曲线上的斜率值，得到监测时段内每个网络终端设备的性能指标变化情况与温度变化情况之间的相似性的具体计算公式为： 式中，表示监测时段内第个网络终端设备的性能指标变化情况与温度变化情况之间的相似性；表示监测时段内第个网络终端设备的第个监测时刻在CPU使用率拟合曲线上的斜率值；表示监测时段内第个网络终端设备的第个监测时刻在温度数据变化曲线上的斜率值。

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