一种基于智能运维方法的运维控制方法技术

本申请公开了一种基于智能运维方法的运维控制方法，在用户登录智能运维系统时触发针对用户的身份的验证，该验证的结果可以通过决策值进行表征。决策值能够表示出用户的权限，以从用户权限的角度将智能运维系统的某些功能模块对用户进行隔离。此外，决策值还能够从该用户的历史维护操作是否会引起智能运维系统的故障的角度限制用户对某些功能模块的运维操作，以在出现不法分子盗用用户身份的情况下，保障智能运维系统的安全。本申请中的方法适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理方法或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理方法或方法。的数据处理方法或方法。的数据处理方法或方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能运维方法的运维控制方法


[0001]本申请属于运维控制研究领域，特别涉及一种基于智能运维方法的运维控制方法。

技术介绍

[0002]运维管理系统是以运维管理体系为依据，结合实际业务场景，推出集运维资源监控、运维工单处理、运维报表、运维知识库、运维展现中心为一体的综合运维管理平台。随着用户对运维管理能力的需求的提高，运维管理系统的运用逐渐成为运维管理的主流。然而，运维管理系统的使用场景复杂，涉及运维管理的人员(用户)众多，对于人员的管理难度较大。技术的发展一方面为用户提供了便利，另一方面也丰富了不法分子攻击运维管理系统的手段。在运维管理系统的应用场景中，难免会存在人员由于操作失误对运维管理系统造成的破坏，也难免会存在不法分子伪装呈成运维管理系统的用户，对运维管理系统发起攻击。

技术实现思路

[0003]为了解决所述现有技术的不足，本申请提供了一种基于智能运维方法的运维控制方法，在用户登录智能运维系统时触发针对用户的身份的验证，该验证的结果可以通过决策值进行表征。决策值能够表示出用户的权限，以从用户权限的角度将智能运维系统的某些功能模块对用户进行隔离。此外，决策值还能够从该用户的历史维护操作是否会引起智能运维系统的故障的角度限制用户对某些功能模块的运维操作，以在出现不法分子盗用用户身份的情况下，保障智能运维系统的安全。进一步地，在确定决策值的过程中，分别从长程时间段和短程时间段对用户的行为进行分析，能够有效地识别出用户的身份风险。本申请中的方法适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理方法或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理方法或方法。
[0004]本申请所要达到的技术效果通过以下方案实现：
[0005]第一方面，本说明书提供一种基于智能运维方法的运维控制方法，所述方法基于智能运维系统，所述系统包括：决策模块、以及分别与所述决策模块电连接的信息获取模块、若干个功能模块；
[0006]所述方法由所述决策模块执行，所述方法包括：
[0007]在检测到用户登录所述智能运维系统时，使得所述信息获取模块指示所述用户输入登录信息；
[0008]将所述登录信息与预设的第一数据库中的数据进行对比，以查找到所述登录信息对应的第一特征值；其中，所述第一数据库用于管理各用户的登录信息与第一特征值的对应关系，所述第一特征值与用户的预设权限优先级正相关；
[0009]将所述登录信息与预设的第二数据库中的数据进行对比，以查找到所述登录信息对应的第二特征值和第三特征值。所述第二数据库用于管理各用户在历史上距当前时刻最
近的指定数量次登录所述智能运维系统之后的第一指定时间段内，由所述用户执行的运维操作导致的第一故障频率与所述登录信息的对应关系，以及管理各用户在历史上距当前时刻最近的指定数量次登录所述智能运维系统之后的第二指定时间段内，由所述用户执行的运维操作导致的第二故障频率与所述登录信息的对应关系；所述第二指定时间段的时长大于所述第一指定时间段的时长；所述第二特征值与所述第一故障频率正相关，所述第三特征值与所述第二故障频率正相关；
[0010]将所述第一特征值、第二特征值、以及第三特征值输入预先训练的决策模型，得到所述决策模型输出的决策值；其中，所述决策值与所述用户本次运维操作的风险正相关；
[0011]将所述决策值与预设的第三数据库中的数据进行对比，以查找到所述决策值对应的模块标识；其中，所述第三数据库用于管理决策值与所述若干个功能模块的模块标识之间的对应关系；
[0012]将所述模块标识所属的功能模块，对所述用户本次运维操作进行隔离；
[0013]若所述决策值大于决策阈值，则使得所述信息获取模块指示所述用户输入验证信息；
[0014]在所述验证信息通过验证的情况下，对所述用户本次针对未隔离的功能模块的运维操作放行。
[0015]在本说明书一个可选的实施例中，所述决策模型是通过以下步骤训练得到的：
[0016]针对所述若干个功能模块中的每一个，根据该功能模块能够承受的最大风险，确定该功能模块对应的风险属性值；其中，所述风险属性值与所述最大风险负相关；
[0017]获取历史数据；其中，所述历史数据表示出历史上各个用户的权限优先级、各个用户执行运维操作的时刻、以及各个用户执行的运维操作导致的故障率；
[0018]针对每个用户，根据所述历史数据构建该用户对应的第一样本值、第二样本值、以及第三样本值，作为样本输入；
[0019]从所述若干个功能模块中，确定出该用户有权限执行运维、且风险属性值最大的功能模块，作为第一模块；从所述若干个功能模块中，确定出该用户没有权限执行运维、且风险属性值最小的功能模块，作为第二模块；
[0020]将所述第一模块的风险属性值和所述第二模块的风险属性值的平均值，作为所述样本输入对应的样本标签；
[0021]采用基于所述各个用户的历史数据构建的样本输入、以及样本输入对应的样本标签，对待训练的决策模型进行训练，得到所述预设的决策模型。
[0022]在本说明书一个可选的实施例中，所述第一指定时间段的时长，等于所述用户在历史上任意相邻的两次运维操作之间的最小间隔时长。
[0023]在本说明书一个可选的实施例中，所述第二指定时间段的时长与所述用户在历史上任意相邻的两次运维操作之间的最大间隔时长正相关，且与所述第一指定时间段负相关。
[0024]在本说明书一个可选的实施例中，所述指定次数与所述智能运维系统历史上的故障频率正相关。
[0025]在本说明书一个可选的实施例中，所述方法还包括：若所述决策值不大于决策阈值，则对所述用户本次针对未隔离的功能模块的运维操作放行。
[0026]在本说明书一个可选的实施例中，若所述决策值不大于决策阈值，且所述第一故障频率大于所述第二故障频率，则使得所述信息获取模块指示所述用户输入验证信息。
[0027]在本说明书一个可选的实施例中，所述功能模块包括以下至少一种：
[0028]通信模块、存储模块、监测模块。
[0029]第二方面，本说明书提供一种基于智能运维方法的运维控制装置，所述装置应用于智能运维系统的决策模块，所述装置用于实现第一方面之任一所述方法。
[0030]第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：
[0031]处理器；以及
[0032]被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行所述第一方面中的方法。
[0033]第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行所述第一方面中的方法。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本申请实施例或现有的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能运维方法的运维控制方法，其特征在于，所述方法基于智能运维系统，所述系统包括：决策模块、以及分别与所述决策模块电连接的信息获取模块、若干个功能模块；所述方法由所述决策模块执行，所述方法包括：在检测到用户登录所述智能运维系统时，使得所述信息获取模块指示所述用户输入登录信息；将所述登录信息与预设的第一数据库中的数据进行对比，以查找到所述登录信息对应的第一特征值；其中，所述第一数据库用于管理各用户的登录信息与第一特征值的对应关系，所述第一特征值与用户的预设权限优先级正相关；将所述登录信息与预设的第二数据库中的数据进行对比，以查找到所述登录信息对应的第二特征值和第三特征值；所述第二数据库用于管理各用户在历史上距当前时刻最近的指定数量次登录所述智能运维系统之后的第一指定时间段内，由所述用户执行的运维操作导致的第一故障频率与所述登录信息的对应关系，以及管理各用户在历史上距当前时刻最近的指定数量次登录所述智能运维系统之后的第二指定时间段内，由所述用户执行的运维操作导致的第二故障频率与所述登录信息的对应关系；所述第二指定时间段的时长大于所述第一指定时间段的时长；所述第二特征值与所述第一故障频率正相关，所述第三特征值与所述第二故障频率正相关；将所述第一特征值、第二特征值、以及第三特征值输入预先训练的决策模型，得到所述决策模型输出的决策值；其中，所述决策值与所述用户本次运维操作的风险正相关；将所述决策值与预设的第三数据库中的数据进行对比，以查找到所述决策值对应的模块标识；其中，所述第三数据库用于管理决策值与所述若干个功能模块的模块标识之间的对应关系；将所述模块标识所属的功能模块，对所述用户本次运维操作进行隔离；若所述决策值大于决策阈值，则使得所述信息获取模块指示所述用户输入验证信息；在所述验证信息通过验证的情况下，对所述用户本次针对未隔离的功能模块的运维操作放行。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述决策模型是通过以下步骤训练得到的：针对所述若干个功能模块中的每一个，根据该功能模块能够承受的最大风险，确定该功能模块对应的风险属性值；其中，所述风险属性值与所述最大风险负相关；获取历史数据；其中，所述历史数据表示出...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄杰，纪兆华，贾春霞，肖山，王鹏，徐成，周庆辉，
申请(专利权)人：北京信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：