建立识别模型及识别异常访问的方法、设备和介质技术

本说明书实施例公开了一种建立异常访问行为识别模型以及识别异常访问行为的方法、设备和计算机可读介质。方案可以包括：基于访问日志统计各种类型的地图生产作业的第一分布数据，获取与预设的异常访问行为对应的第二分布数据，基于所述第一分布数据与所述第二分布数据，得到异常访问行为识别模型。由此，可以使用所建立的模型来对待识别的访问行为进行识别，从而及时发现对于地图生产平台的异常访问行为。行为。行为。

【技术实现步骤摘要】
建立识别模型及识别异常访问的方法、设备和介质


[0001]本申请涉及数据安全
，尤其涉及一种建立异常访问行为识别模型以及识别异常访问行为的方法、设备和计算机可读介质。

技术介绍

[0002]在地图制作的过程中，外业采集的数据会输送至地图生产平台，然后由内业基于平台上的数据来进行地图制作。
[0003]通常，在地图制作的作业过程中，当发现卡顿影响作业时，可以通过查看日志来识别异常访问行为。具体地，通过分析日志，若识别到有某个IP进行大量的并发访问，并且访问的时间间隔是有规律的，且访问的网址是少量固定的，则可以将该IP的访问识别为异常访问，并对该IP进行封禁。
[0004]然而，在现实中，异常访问程序可以通过挂IP代理池，模拟大量随机的IP访问服务，并且，在发起请求的之前可以加随机的时间间隔，来打破固定时间间隔的规律，这都增加了对于异常访问的识别难度。另外，Http Header中的User
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Agent，可以通过构建agent池来模拟不同浏览器访问，由此，也会加大对于异常访问的识别难度。
[0005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常访问行为识别模型的建立方法，其特征在于，包括：获取地图生产平台的访问日志；所述访问日志包含用户访问所述地图生产平台的接口信息；根据所述访问日志，统计各种类型的地图生产作业的第一分布数据；其中，一种所述地图生产作业的所述第一分布数据用于表示，一种类型的地图生产作业对各个接口的访问次数的分布；获取与预设的异常访问行为对应的第二分布数据；其中，所述异常访问行为表示非地图生产作业需要产生的对所述地图生产平台的访问行为，所述第二分布数据用于表示，所述异常访问行为对各个所述接口的访问次数的分布；基于所述第一分布数据与所述第二分布数据，得到异常访问行为识别模型。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述访问日志，统计各种类型的地图生产作业的第一分布数据，具体包括：根据所述访问日志，统计所述用户对各个所述接口的访问次数信息；基于所述用户对各个所述接口的访问次数信息，得到所述用户对各个所述接口访问次数的分布；基于所述用户对各个所述接口访问次数的分布，聚类得到各种类型的地图生产作业的所述第一分布数据。3.如权利要求2所述的方法，所述基于所述第一分布数据与所述第二分布数据，得到异常访问行为识别模型，具体包括：将所述第一分布数据转化为N维空间中的正常作业样本点；其中，所述N维空间的各个维度与各个所述接口一一对应；将所述第二分布数据转化为所述N维空间中的异常访问样本点；基于所述正常作业样本点和所述异常访问样本点，得到所述异常访问行为识别模型。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户对各个所述接口访问次数的分布，聚类得到各种类型的地图生产作业的所述第一分布数据，具体包括：基于已知的所述用户进行地图生产作业的类型，从所述训练样本数据中，确定各种类型的地图生产作业的第一密度点；根据所述第一密度点，对用户样本点进行聚类得到各种类型的地图生产作业对应的目标用户样本点；其中所述用户样本点是根据所述用户对各个所述接口访问次数的分布得到的；根据所述目标用户样本点对各个所述接口访问次数的分布，确定各种类型的地图生产对应的所述第一分布数据。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一密度点，对用户样本点进行聚类得到各种类型的地图生产作业对应的目标用户样本点，具体包括：基于第M密度点，对用户样本点进行第M次聚类，得到第M聚类结果；所述第M聚类结果包括与各种类型的地图生产作业的第M样本点集合；其中，M为正整数；所述第一密度点为M＝1时的第...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晶，张彦锋，程正波，蒋东红，徐心照，
申请(专利权)人：北京四维图新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：