网站访问异常的检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种网站访问异常的检测方法及装置。其中，该方法包括：获取网站在预设时间段的访问样本；基于访问样本确定预设时间段内各个统计时间段的访问总量；确定多个访问总量中的访问总量极值和各个访问总量极值对应的统计时间段；根据各个访问总量极值确定网站在对应的统计时间段内是否发生访问异常。本发明专利技术解决了现有技术中网站访问异常检测不准确的技术问题，实现了准确检测网站是否发生访问异常的技术效果。

Method and device for detecting abnormal access of website

The invention discloses a method and a device for detecting abnormal access to a website. Among them, the method includes: obtaining the website at a preset time access to the sample; the total access to a preset period of time each time period is determined based on the statistical sample to determine the statistical time access; multiple access in the amount of total visits each extremum and visit the total extreme value corresponding to the total visits; according to the extreme value determining whether a website in statistical time the corresponding period of abnormal access. The invention solves the technical problem that the abnormal detection of the website access in the prior art is inaccurate, and realizes the technical effect of accurately detecting whether the web site has an abnormal access.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及互联网领域，具体而言，涉及一种网站访问异常的检测方法及装置。
技术介绍
访问量是网站运营及维护中的一个重要信息，通过访问量可以直接对网站的运营状态进行调控、或判断网站是否发生访问异常。目前，通过访问量判断网站是否发生访问异常的方法主要有ARIMA(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel，自回归积分滑动平均模型)和Holt-winters(霍尔特-温特斯预测模型)。这两种方法主要是对网站每天的访问量进行预测，再通过统计分析的方法对预测值和实际值进行分析判断，确定是否发生网站访问异常。采用上述方法，在某个时间段内，即使网站访问量的实际值接近预测值，在该时间段内访问量的具体变化情况却是不得而知的。由于访问量的变化也会导致访问异常，而采用现有技术中的方法无法通过访问量的变化准确判断网站是否发生访问异常。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种网站访问异常的检测方法及装置，以至少解决现有技术中网站访问异常检测不准确的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种网站访问异常的检测方法，该检测方法包括：获取网站在预设时间段的访问样本；基于上述访问样本确定上述预设时间段内各个统计时间段的访问总量；确定多个上述访问总量中的访问总量极值和各个上述访问总量极值对应的统计时间段；根据各个上述访问总量极值确定上述网站在对应的上述统计时间段内是否发生访问异常。进一步地，确定多个上述访问总量中的访问总量极值和各个上述访问总量极值对应的统计时间段包括：根据多个上述访问总量生成统计图，其中，上述统计图中标示的访问总量按照时间顺序排列；确定上述统计图中的各个上述访问总量极值；读取上述统计图中上述各个上述访问总量极值分别对应的上述统计时间段。进一步地，确定上述统计图中的各个上述访问总量极值包括：判断上述统计图中是否存在访问总量比相邻两个统计时间段的访问总量大或小的统计时间段；若存在，则判断出上述访问总量比相邻两个统计时间段的访问总量大或小的统计时间段对应的访问总量为上述访问总量极值。进一步地，根据各个上述访问总量极值确定上述网站在对应的上述统计时间段内是否发生访问异常包括：加载预设单分类检测程序对上述访问总量极值和上述访问总量极值对应的上述统计时间段进行分类检测，得到检测结果；若上述检测结果指示上述统计时间段对应的上述访问总量异常，则确定上述网站在上述统计时间段发生上述访问异常；若上述检测结果指示上述统计时间段对应的上述访问总量正常，则确定上述网站在上述统计时间段未发生上述访问异常。进一步地，上述加载预设单分类检测程序对上述访问总量极值和对应的上述统计时间段进行分类检测，得到检测结果包括：对上述访问总量极值进行归一化处理，得到访问总量参数；通过上述预设单分类检测程序对上述访问总量参数和上述访问总量参数对应的上述统计时间段进行分类检测，得到上述检测结果。进一步地，根据各个上述访问总量极值确定上述网站在对应的上述统计时间段内是否发生访问异常包括：若上述访问总量极值与上述统计时间段对应的预设访问量之差大于预设阈值，则确定上述网站在上述统计时间段发生上述访问异常；若上述访问总量极值与上述统计时间段对应的预设访问量之差不大于预设阈值，则确定上述网站在上述统计时间段未发生上述访问异常。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种网站访问异常的检测装置，该检测装置包括：第一获取模块，用于获取网站在预设时间段的访问样本；第二获取模块，用于基于上述访问样本确定上述预设时间段内各个统计时间段的访问总量；第一确定模块，用于确定多个上述访问总量中的访问总量极值和各个上述访问总量极值对应的统计时间段；第二确定模块，用于根据各个上述访问总量极值确定上述网站在对应的上述统计时间段内是否发生访问异常。进一步地，上述第一确定模块包括：生成子模块，用于根据多个上述访问总量生成统计图，其中，上述统计图中标示的访问总量按照时间顺序排列；获取子模块，用于确定上述统计图中的各个上述访问总量极值；读取子模块，用于读取上述统计图中上述各个上述访问总量极值分别对应的上述统计时间段。进一步地，上述获取子模块包括：判断子模块，用于判断上述统计图中是否存在访问总量比相邻两个统计时间段的访问总量大或小的统计时间段；确定子模块，用于若存在，则判断出上述访问总量比相邻两个统计时间段的访问总量大或小的统计时间段对应的访问总量为上述访问总量极值。进一步地，上述第二确定模块包括：第一检测子模块，用于加载预设单分类检测程序对上述访问总量极值和上述访问总量极值对应的上述统计时间段进行分类检测，得到检测结果；第一确定子模块，用于若上述检测结果指示上述统计时间段对应的上述访问总量异常，则确定上述网站在上述统计时间段发生上述访问异常；第二确定子模块，用于若上述检测结果指示上述统计时间段对应的上述访问总量正常，则确定上述网站在上述统计时间段未发生上述访问异常。在本专利技术实施例中，采用获取访问样本在预设时间段内每个统计时间段的访问总量的方式，通过确定多个访问总量中的访问总量极值和各个访问总量极值对应的统计时间段，达到了根据各个访问总量极值确定网站在对应的统计时间段内是否发生访问异常的目的，从而实现了准确检测网站是否发生访问异常的技术效果，进而解决了现有技术中网站访问异常检测不准确的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种可选地网站访问异常的检测方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的另一种可选地网站访问异常的检测方法的流程图；图3是根据本专利技术实施例的一种可选地网站访问异常的检测方法的示意图；图4是根据本专利技术实施例的又一种可选地网站访问异常的检测方法的流程图；图5是根据本专利技术实施例的另一种可选地网站访问异常的检测方法的示意图；图6是根据本专利技术实施例的又一种可选地网站访问异常的检测方法的流程图；图7是根据本专利技术实施例的一种可选地网站访问异常的检测装置的示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。根据本专利技术实施例，提供了一种网站访问异常的检测方法的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网站访问异常的检测方法，其特征在于，包括：获取网站在预设时间段的访问样本；基于所述访问样本确定所述预设时间段内各个统计时间段的访问总量；确定多个所述访问总量中的访问总量极值和各个所述访问总量极值对应的统计时间段；根据各个所述访问总量极值确定所述网站在对应的所述统计时间段内是否发生访问异常。

【技术特征摘要】
1.一种网站访问异常的检测方法，其特征在于，包括：获取网站在预设时间段的访问样本；基于所述访问样本确定所述预设时间段内各个统计时间段的访问总量；确定多个所述访问总量中的访问总量极值和各个所述访问总量极值对应的统计时间段；根据各个所述访问总量极值确定所述网站在对应的所述统计时间段内是否发生访问异常。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，确定多个所述访问总量中的访问总量极值和各个所述访问总量极值对应的统计时间段包括：根据多个所述访问总量生成统计图，其中，所述统计图中标示的访问总量按照时间顺序排列；确定所述统计图中的各个所述访问总量极值；读取所述统计图中所述各个所述访问总量极值分别对应的所述统计时间段。3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，确定所述统计图中的各个所述访问总量极值包括：判断所述统计图中是否存在访问总量比相邻两个统计时间段的访问总量大或小的统计时间段；若存在，则判断出所述访问总量比相邻两个统计时间段的访问总量大或小的统计时间段对应的访问总量为所述访问总量极值。4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，根据各个所述访问总量极值确定所述网站在对应的所述统计时间段内是否发生访问异常包括：加载预设单分类检测程序对所述访问总量极值和所述访问总量极值对应的所述统计时间段进行分类检测，得到检测结果；若所述检测结果指示所述统计时间段对应的所述访问总量异常，则确定所述网站在所述统计时间段发生所述访问异常；若所述检测结果指示所述统计时间段对应的所述访问总量正常，则确定所述
\t网站在所述统计时间段未发生所述访问异常。5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述加载预设单分类检测程序对所述访问总量极值和对应的所述统计时间段进行分类检测，得到检测结果包括：对所述访问总量极值进行归一化处理，得到访问总量参数；通过所述预设单分类检测程序对所述访问总量参数和所述访问总量参数对应的所述统计时间段进行分类检测，得到所述检测结果。6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，根据各个所...

【专利技术属性】
技术研发人员：祁国晟，裴松年，
申请(专利权)人：北京国双科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11