【技术实现步骤摘要】
网络异常检测方法、网络异常检测装置及电子设备
[0001]本申请属于网络检测
，具体涉及一种网络异常检测方法、网络异常检测装置及电子设备。
技术介绍
[0002]对于网络设备，如云主机等，网络中断或故障会导致网络设备应用中断或不可用，及时发现网络问题，并将问题上报是网络稳定性运行的一个关键目标。
[0003]为了解决网络故障带来网络设备应用不可用的问题，一般利用监控系统实时对网络设备的各项网络指标数据进行收集形成数据样本，然后将样本数据进行清洗，并将清洗后的数据输入故障检测算法模型，来判断当前网络的健康程度。
[0004]虽然这样能有效检测出网络不可用，但未考虑网络抖动或网络延迟带来的单点异常对检测结果的影响，因为仅单点异常并不能说明网络不可用，所以检测结果的准确性还有待提高。
技术实现思路
[0005]本申请实施例的目的是提供一种网络异常检测方法、网络异常检测装置及电子设备，以解决现有技术中网络异常检测的准确性有待提高的问题。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种网络异...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种网络异常检测方法，其特征在于，包括：获取目标时间段内每隔预设时长采集的n组网络数据；根据所述n组网络数据，生成第一集合；其中，所述第一集合中包括n个元素，每个元素是对一组网络数据归一化处理后得到的一个数值，所述第一集合中的元素按照对应的网络数据的采集时间先后顺序排列；获取所述第一集合的绝对中位差；根据所述绝对中位差，在所述n个元素中确定疑似异常元素；在所述疑似异常元素的数量大于或等于第一预设数量的情况下，若所述疑似异常元素满足目标条件，则确定网络异常；其中，所述第一预设数量为大于或等于2的整数，所述目标条件为：大于或等于所述第一预设数量的所述疑似异常元素对应的网络数据的采集时间为连续采集时间。2.根据权利要求1所述的网络异常检测方法，其特征在于，在所述确定网络异常之前，所述方法还包括：在所述疑似异常元素的数量大于或等于所述第一预设数量的情况下，获取相邻两个所述疑似异常元素对应的网络数据的采集时间之间的第一差值；在连续大于或等于第二预设数量的第一差值与所述预设时长的数值相等的情况下，确定所述疑似异常元素满足所述目标条件；其中，所述第一预设数量与所述第二预设数量的差值为1，且所述第二预设数量小于所述第一预设数量。3.根据权利要求2所述的网络异常检测方法，其特征在于，在所述获取相邻两个所述疑似异常元素对应的网络数据的采集时间之间的第一差值之后，所述方法还包括：在不存在连续大于或等于所述第二预设数量的第一差值与所述预设时长的数值相等的情况下，确定网络正常。4.根据权利要求2所述的网络异常检测方法，其特征在于，在所述获取相邻两个所述疑似异常元素对应的网络数据的采集时间之间的第一差值之前，所述方法还包括：在所述疑似异常元素的数量大于或等于所述第一预设数量的情况下，获取第一采集时间与第二采集时间的第二差值；其中，所述第一采集时间为所述第一集合中最后一个所述疑似异常元素对应的网络数据的采集时间，所述第二采集时间为所述第一集合中第一个所述疑似异常元素对应的网络数据的采集时间；在所述第二差值与第一数值相等的情况下，确定所述疑似异常元素满足所述目标条件；其中，所述第一数值为所有所述疑似异常元素的数量减1后与所述预设时长的乘积；在所述第二差值与所述第一数值不相等的情况下，执行获取相邻两个所述疑似异常元素对应的网络数据的采集时间之间的第一差值的步骤。5.根据权利要求1所述的网络异常检测方法，其特征在于，在所述确定疑似异常元素之后，所述方法还包括：在所述疑似异常元素的数量小于所述第一预设数量的情况下，确定网络正常。6.根据权利要求1所述的网络异常检测方法，其特征在于，所述根据所述绝对中位差，在所述n个元素中确定疑似异常元素，包括：对所述绝对中位差进行校正处理，得到校正绝对中位差；根据所述第一集合的中位数和所述校正绝对中位差，确定正常数值范围；
将所述第一集合中未处于所述正常数值范围的元素，确定为所述疑似异常元素。7.根据权利要求1所述的网络异常检测方法，其特征在于，每组所述网络数据包括：采集时间、网络速率、网络带宽、网络时延、网络丢包率、网络设备与对应的监控平台之间信息传输的往返时间中的至少两种。8.一种网络异常检测装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取目标时间段内每隔预设时长采集的n组网络数据；集合...
【专利技术属性】
技术研发人员：王培海，张瑜萍，黄利民，陈玉豪，徐福贵，林玉龙，
申请(专利权)人：天翼云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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