流量异常检测方法、电子设备和计算机可读存储介质技术

本申请涉及流量检测领域，特别涉及一种流量异常检测方法、电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取预设时间段内的目标流量信息；对第一流量数组与多个参考时刻对应的第二流量数组进行流量差异计算，得到第一流量数组对应的第一流量差异信息；对每个参考时刻的第二流量数组与目标流量信息中的其它参考时刻对应的流量数组进行流量差异计算，得到每个参考时刻的第二流量数组对应的第二流量差异信息；根据第一流量差异信息与每个参考时刻的第二流量数组对应的第二差异信息进行流量检测，获得第一流量数组对应的流量检测结果。上述流量异常检测方法可以实现在人工智能芯片上进行张量加速计算，提高了流量异常检测的效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
流量异常检测方法、电子设备和计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及流量检测领域，尤其涉及一种流量异常检测方法、电子设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在计算机网络与电力网络等场景中，对流量数据进行异常检测是一项重要的任务。然而，随着各种网络设备的数量和种类都高速增长，流量相关的数据量也非常大，因此如何对流量数据进行异常检测尤为重要。
[0003]由于传统的流量异常检测算法通常包含大量逻辑类的运算，不适合在专用集成电路上运行，因此传统的流量异常检测算法通常使用通用处理器对流量数据进行异常检测，而通用处理器的运算速度较低，导致流量异常检测的效率较低。
[0004]因此，如何提高流量异常检测的效率成为亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种流量异常检测方法、电子设备和计算机可读存储介质，解决了相关技术使用通用处理器对流量数据进行异常检测存在效率较低的问题。
[0006]第一方面，本申请提供了一种流量异常检测方法，应用于支持张量计算的电子设备，所述方法包括：获取预设时间段内的目标流量信息，所述目标流量信息包括目标时刻对应的第一流量数组和在所述目标时刻之前预设数量的参考时刻对应的第二流量数组；对所述第一流量数组与所述多个参考时刻对应的第二流量数组进行流量差异计算，得到所述第一流量数组对应的第一流量差异信息；对每个所述参考时刻的第二流量数组与所述目标流量信息中的其它参考时刻对应的流量数组进行流量差异计算，得到每个所述参考时刻的第二流量数组对应的第二流量差异信息；根据所述第一流量差异信息与每个所述参考时刻的第二流量数组对应的第二差异信息进行流量检测，获得所述第一流量数组对应的流量检测结果。
[0007]上述流量异常检测方法，通过采用支持张量计算的电子设备对第一流量数组与多个参考时刻对应的第二流量数组进行流量差异计算，对每个参考时刻的第二流量数组与目标流量信息中的其它参考时刻对应的流量数组进行流量差异计算，并根据第一流量差异信息与每个参考时刻的第二流量数组对应的第二差异信息进行流量检测，可以实现在人工智能芯片上进行张量加速计算，提高了流量异常检测的效率，同时不依赖样本数据进行模型训练，提高了流量异常检测的适用性。
[0008]第二方面，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括支持张量计算的人工智能芯片；所述人工智能芯片，用于执行如上述的流量异常检测方法。
[0009]第三方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的流量异常
检测方法。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0011]图1是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；图2是本申请实施例提供的一种流量异常检测方法的示意性流程图；图3是本申请实施例提供的一种流量差异计算的子步骤的示意性流程图；图4是本申请实施例提供的一种确定第一流量特征矩阵的子步骤的示意性流程图；图5是本申请实施例提供的一种确定第二流量特征矩阵的子步骤的示意性流程图；图6是本申请实施例提供的一种确定第一流量差异信息的子步骤的示意性流程图；图7是本申请实施例提供的一种流量检测的子步骤的示意性流程图；图8是本申请实施例提供的另一种流量异常检测方法的示意性流程图。
具体实施方式
[0012]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
[0013]附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
[0014]应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0015]还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0016]本申请的实施例提供了一种流量异常检测方法、电子设备和计算机可读存储介质。该流量异常检测方法应用于电子设备中，通过采用支持张量计算的电子设备对第一流量数组与多个参考时刻对应的第二流量数组进行流量差异计算，对每个参考时刻的第二流量数组与目标流量信息中的其它参考时刻对应的流量数组进行流量差异计算，并根据第一流量差异信息与每个参考时刻的第二流量数组对应的第二差异信息进行流量检测，可以实现在人工智能芯片上进行张量加速计算，提高了流量异常检测的效率，同时不依赖样本数据进行训练，提高了流量异常检测的适用性。
[0017]其中，电子设备可以服务器或终端。其中，服务器可以是独立的服务器，也可以是
提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑和台式电脑等设备。
[0018]请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种电子设备1000的结构示意图。电子设备1000可以包括人工智能芯片1001。
[0019]示例性的，人工智能芯片1001可以是处理张量数据的芯片，用于执行任意一实施例所描述的流量异常检测方法。例如，人工智能芯片1001可以是包括图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）、张量处理器（Tensor Processing Unit，TPU）、神经网络处理器（Neural
‑
network Process Unit，NPU）、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field
‑
Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等类型的处理器的芯片。
[0020]其中，人工智能芯片1001用于提供计算和控制能力，支撑整个电子设备1000的运行。
[0021]其中，在一个实施例中，人工智能芯片1001用于实现如下步骤：获取预设时间段内的目标流量信息，目标流量信息包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种流量异常检测方法，其特征在于，应用于支持张量计算的电子设备，包括：获取预设时间段内的目标流量信息，所述目标流量信息包括目标时刻对应的第一流量数组和在所述目标时刻之前预设数量的参考时刻对应的第二流量数组；对所述第一流量数组与每个所述参考时刻对应的第二流量数组进行流量差异计算，得到所述第一流量数组对应的第一流量差异信息；对每个所述参考时刻的第二流量数组与所述目标流量信息中的其它时刻对应的流量数组进行流量差异计算，得到每个所述参考时刻的第二流量数组对应的第二流量差异信息；根据所述第一流量差异信息与每个所述参考时刻的第二流量数组对应的第二差异信息进行流量检测，获得所述第一流量数组对应的流量检测结果。2.根据权利要求1所述的流量异常检测方法，其特征在于，所述对所述第一流量数组与每个所述参考时刻对应的第二流量数组进行流量差异计算，得到所述第一流量数组对应的第一流量差异信息，包括：确定所述第一流量数组对应的第一流量特征矩阵；确定全部所述参考时刻对应的第二流量特征矩阵，所述第二流量特征矩阵的行列数与所述第一流量特征矩阵的行列数相同；根据所述第一流量特征矩阵与所述第二流量特征矩阵，确定所述第一流量差异信息。3.根据权利要求2所述的流量异常检测方法，其特征在于，所述确定所述第一流量数组对应的第一流量特征矩阵，包括：根据预设维度值对所述第一流量数组进行特征提取，获得初始流量特征矩阵，所述初始流量特征矩阵的列数与所述预设维度值相同；根据所述预设数量对所述初始流量特征矩阵进行行扩充，获得所述第一流量特征矩阵，所述第一流量特征矩阵的行数为所述预设数量。4.根据权利要求3所述的流量异常检测方法，其特征在于，所述确定全部所述参考时刻对应的第二流量特征矩阵，包括：根据所述预设维度值对每个所述参考时刻对应的第二流量数组进行特征提取，获得每个所述参考时刻对应的初始流量特征矩阵，所述初始流量特征矩阵的列数与所述预设维度值相同；将全部所述参考时刻对应的初始流量特征矩阵按行排列，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗除，
申请(专利权)人：深圳开鸿数字产业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：