(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111439790.X (22)申请日 2021.11.30 (71)申请人 北京天一恩华科技股份有限公司 地址 100089 北京市海淀区蓝靛厂东路2号 院2号楼6层1单 元 （A座） 7C -1 (72)发明人 张鸿飞　董永楠　刘智强　马然　 潘月来　周昊阳　 (51)Int.Cl. H04L 9/40(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 网络流量异常的识别方法 (57)摘要 本公开的实施例提供了网络流量异常的识 别方法、 装置、 设备和计算机 可读存储介质。 所述 方法包括获取流量数据； 对所述流量数据进行降 噪、 分类处理， 确定流量数据的合理流量范围； 基 于历史范围环比增长率对所述合理流量范围进 行修正； 基于修正后的流量范围判断所述流量数 据是否异常。 以此方式， 提高了预测数据的准确 率。 权利要求书1页 说明书5页 附图3页 CN 114172708 A 2022.03.11 CN 114172708 A 1.一种网络流 量异常的识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取流量数据； 对所述流量数据进行降噪、 分类处理， 确定流量数据的合理流量范围； 基于历史范围环 比增长率对所述 合理流量范围进行修 正； 基于修正后的流 量范围判断所述 流量数据是否异常。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取流 量数据包括： 基于预设的采集频率， 通过snmp协议采集所述 流量数据。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 对所述 流量数据进行降噪包括： 通过优化的鲁 邦回归算法， 对所述 流量数据进行降噪。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 通过优化的KN N算法对降噪后的流 量数据进行分类。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 通过交叉验证的方式， 确定所述优化KN N算法中的K值。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述历史范围环比增长率通过如下方式进 行获取： 获取历史流 量数据， 确定所述历史流 量数据的合理流 量范围； 基于所述历史流 量数据的合理流 量范围， 计算所述历史流 量数据的增长率。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 若所述流量数据异常， 则向相关人员发送告警信息 。 8.一种网络流 量异常智能识别装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取流 量数据； 处理模块， 用于对所述流量数据进行降噪、 分类处理， 确定流量数据的合理流量范围； 基于历史范围环比增长率对所述 合理流量范围进行修 正； 判断模块， 用于基于修 正后的流 量范围判断所述 流量数据是否异常。 9.一种电子设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器上存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述程序时实现如权利要求1～7中任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述程序被处理 器执行时实现如权利要求1～7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114172708 A 2网络流量异常的识别方 法 技术领域 [0001]本公开的实施例一般涉及网络流量异常识别领域， 并且更具体地， 涉及网络流量 异常的识别方法、 装置、 设备和计算机可读存 储介质。 背景技术 [0002]对于企业来说， 保证线上业务的稳定运行是运维的核心问题。 在企业生产网络中， 因为服务器网络连通问题、 运营商网络故障、 遇到ddos攻击、 及服务器被爬虫拉取大量数据 等情况， 均可导致流量异常， 如何快速发现流量异常情况并及时处理是每个企业都关心的 问题。 发明内容 [0003]根据本公开的实施例， 提供了一种网络流 量异常的识别方案 。 [0004]在本公开的第一方面， 提供了一种网络流 量异常的识别方法。 该 方法包括： [0005]获取流量数据； [0006]对所述流量数据进行降噪、 分类处理， 确定流量数据的合理流量范围； 基于历史范 围环比增长率对所述 合理流量范围进行修 正； [0007]基于修正后的流 量范围判断所述 流量数据是否异常。 [0008]进一步地， 所述获取流 量数据包括： [0009]基于预设的采集频率， 通过snmp协议采集所述 流量数据。 [0010]进一步地， 对所述 流量数据进行降噪包括： [0011]通过鲁邦回归算法， 对所述 流量数据进行降噪。 [0012]进一步地， [0013]通过优化的KN N算法对降噪后的流 量数据进行分类。 [0014]进一步地， [0015]通过交叉验证的方式， 确定所述优化KN N算法中的K值。 [0016]进一步地， 所述历史范围环比增长率 通过如下 方式进行获取： [0017]获取历史流 量数据， 确定所述历史流 量数据的合理流 量范围； [0018]基于所述历史流 量数据的合理流 量范围， 计算所述历史流 量数据的增长率。 [0019]进一步地， 还包括： [0020]若所述流量数据异常， 则向相关人员发送告警信息 。 [0021]在本公开的第二方面， 提供了一种网络流 量异常的识别装置 。 该装置包括： [0022]获取模块， 用于获取流 量数据； [0023]处理模块， 用于对所述流量数据进行降噪、 分类处理， 确定流量数据的合理流量范 围； 基于历史范围环比增长率对所述 合理流量范围进行修 正； [0024]判断模块， 用于基于修 正后的流 量范围判断所述 流量数据是否异常。 [0025]在本公开的第三方面， 提供了一种电子设备。 该电子设备包括： 存储器和处理器，说　明　书 1/5 页 3 CN 114172708 A 3