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申请/专利权人：途家网网络技术(北京)有限公司

摘要：本发明公开了一种网络异常识别方法和系统。其中，该方法包括：获取目标服务器的网络接口访问日志；利用目标流处理框架对网络接口访问日志的文本数据进行处理，得到处理结果，其中，处理结果至少包括目标网络接口的时序数据，时序数据用于确定目标网络接口在任意一个访问时间的实际访问量；利用目标时序预测模型对第一时间周期的时序数据进行预测，得到预测结果，其中，预测结果用于确定目标网络接口在第二时间周期的预测访问量；基于预测访问量和第一时间周期的实际访问量，对目标网络接口进行异常识别，得到识别结果。本发明解决了现有技术通过人工经验设置网络接口访问量异常阈值导致网络异常识别准确性和及时性差的技术问题。

主权项：1.一种网络异常识别方法，其特征在于，包括：获取目标服务器的网络接口访问日志；利用目标流处理框架对所述网络接口访问日志的文本数据进行处理，得到处理结果，其中，所述处理结果至少包括目标网络接口的时序数据，所述时序数据用于确定所述目标网络接口在任意一个访问时间的实际访问量；利用目标时序预测模型对第一时间周期的所述时序数据进行预测，得到预测结果，其中，所述预测结果用于确定所述目标网络接口在第二时间周期的预测访问量，所述第二时间周期为时序在所述第一时间周期之后且与所述第一时间周期相邻的时间周期；基于所述预测访问量和所述第一时间周期的实际访问量，对所述目标网络接口进行异常识别，得到识别结果，其中，所述识别结果用于确定所述目标网络接口在所述第二时间周期是否存在异常访问风险；其中，利用目标流处理框架对所述网络接口访问日志的文本数据进行处理，得到处理结果包括：对所述文本数据进行数据清洗，得到清洗后文本数据；利用数据流处理函数对所述清洗后文本数据进行数据解析，得到解析结果，其中，所述解析结果用于确定每条访问日志的网络接口名称和时间戳信息；基于预设时间窗口对所述解析结果进行聚合统计，得到所述处理结果；基于所述预测访问量和所述第一时间周期的实际访问量，对所述目标网络接口进行异常识别，得到所述识别结果包括：计算任意一个时间点对应的预测访问量与实际访问量的差值，得到残差序列；计算所述残差序列的标准差；比较所述标准差与异常访问阈值，得到比较结果，其中，所述异常访问阈值由所述第一时间周期对应残差序列的标准差确定；响应于所述比较结果确定所述标准差大于所述异常访问阈值，确定所述识别结果为所述目标网络接口在所述第二时间周期存在所述异常访问风险。

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