【技术实现步骤摘要】
网页异常访问检测方法及装置
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及网页异常访问检测方法及装置。
技术介绍
目前，在互联网访问领域，常常会出现异常访问的情况，而现有技术在进行异常访问判定时，通常是根据技术人员自身的经验进行判断的，而这种判断方式显然不灵活、不精准，无法确保网页异常访问的判定准确性以及判断效率，且容易浪费大量的人力。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了网页异常访问检测方法及装置。所述技术方案如下：根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种网页异常访问检测方法，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。在一个实施例中，所述根据所述访问特征，判断网页访问是否异常，包括：判断所述访问特征中是否携带有用户行为；当所述访问特征中携带有用户行为时，确定来自所述客户端的网页访问正常；当所述访问特征中未携带用户行为时，确定所述访问请
【技术保护点】
1.一种网页异常访问检测方法，其特征在于，包括：/n服务器接收来自客户端的访问请求；/n获取所述访问请求的访问特征；/n根据所述访问特征，判断网页访问是否异常；/n当判定所述网页访问异常时，进行异常处理操作。/n
【技术特征摘要】
1.一种网页异常访问检测方法，其特征在于，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。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述访问特征，判断网页访问是否异常，包括：
判断所述访问特征中是否携带有用户行为；
当所述访问特征中携带有用户行为时，确定来自所述客户端的网页访问正常；
当所述访问特征中未携带用户行为时，确定所述访问请求的访问时间；
当所述访问时间位于用户历史休息时间段内时，确定来自所述客户端的网页访问异常。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述访问特征包括当前访问总次数，所述根据所述访问特征，判断网页访问是否异常，包括：
根据单位时间内来自所述客户端的访问请求的数量，确定单位时间内来自所述客户端的当前访问总次数；
获取单位时间内预设的访问次数阈值；
判断所述当前访问总次数是否位于所述访问次数阈值内；
当所述当前访问总次数位于所述访问次数阈值内时，判定所述网页访问正常；
当所述当前访问总次数位于所述访问次数阈值外时，判定所述网页访问异常。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述根据所述访问特征，判断网页访问是否异常，包括：
确定所述访问特征形成的特征集合A；
A＝{a1,a2,…,an}
其中，ai为所述特征集合A中的第i个访问特征，i的取值为从1到n，n为所述特征集合A中的访问特征的总数目；
确定异常参考特征形成的特征集合B；
B＝{b1,b2,…,bm}
其中，bj为所述特征集合B中的第j个异常参考特征，j的取值为从1到m，m为所述特征集合B包含的异常参考特征的总数目；
计算所述特征集合A与所述特征集合B的匹配度r(A,B)；
其中，α、β均为经验系数，A(ai)表示集合A中的第i个访问特征，B(bj)表示集合B中的j个异常参考特征；
判断所述r(A,B)是否大于异常匹配阈值q；
当所述r(A,B)大于异常匹配阈值q时，确定所述网页访问异常；
当所述r(A,B)不大于异常匹配阈值q时，确定所述网页访问正常。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当判定所述网页访问异常时，进行异常处理操作步骤如下：
步骤A1，根据以下构建网页访问的属性数据信息：
其中，X代表网页访问的属性数据信息总数据，x1代表属性网页信息，x2代表属性网页访问返回值，x3代表属性服务器信息，m代表构建的网页访问的属性数据信息的数量；
步骤A2，根据以下公式求出替换异常网页访问的属性数据值：
其中，a代表替换异常值的网页访问的属性数据值，xij代表坐标为(i,j)的网页访问的属性数据值，m代表构建的网页访问的属性数据信息的数量，n代表邻域内的属性数据的均值，s代表邻域内的属性数据的方差，L是标准方差的动态范围，k是预设的一个参数；
步骤A3，根据步骤A2求出的替换异常值的网页访问的属性数据值将构建网页访问的属性数据信息总数据中的异常值替换...
【专利技术属性】
技术研发人员：何琼惠，
申请(专利权)人：广州鹄志信息咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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