【技术实现步骤摘要】
一种网络通信异常预警方法及系统
[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种网络通信异常预警方法及系统
。
技术介绍
[0002]在传统的网络通信系统中，监测和识别通信异常主要包括基于规则的方法和基于统计分析的方法，基于规则的方法依赖于事先定义的规则集合来判断通信是否正常，然而，这种方法往往需要手动设置规则，并且对于复杂的通信场景可能无法涵盖所有的异常情况
。
基于统计分析的方法通过对通信数据进行统计特征提取和模型建立来检测异常，然而，这种统计分析方法无法适应大规模的通信数据处理需求，且在处理非线性和动态变化的异常情况时效果有限
。
[0003]这就导致传统方法在处理大规模数据时往往效率低下，无法满足实时性和高效性的需求，并且对异常的判定准确性有限，容易产生误报或漏报的问题，导致系统安全性和可靠性受到威胁
。
技术实现思路
[0004]本申请通过提供了一种网络通信异常预警方法及系统，旨在解决传统方法在处理大规模数据时往往效率低下，无法满足实时性和高效...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种网络通信异常预警方法，其特征在于，所述方法包括：建立通信数据库，所述通信数据库通过解析通信任务，并根据解析结果设定通信节点后，以通信任务作为匹配特征，以通信节点作为分类特征匹配构建的数据集合；根据解析结果进行通信节点关联，生成异常累计约束；分别对分类特征对应的数据库执行特征聚类训练，优化特征聚类参数，特征聚类通过计算特征距离实现，且所述通信数据库中每一数据均具有数据状态标识；依据所述通信任务配置主约束，以通信节点配置从属约束，通过所述主约束和所述从属约束设定各个通信节点的识别终止条件；对各个通信节点执行聚类迭代训练，当聚类结果满足所述识别终止条件，则聚类结束，并记录聚类参数；接收实时通信数据，并将所述实时通信数据通过聚类参数执行聚类分析，生成聚类危险值，其中，聚类参数为与实时通信数据对应节点的控制参数；以所述异常累计约束对所述聚类危险值进行连续通信累计评价，根据评价结果完成网络通信异常预警
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：配置数据特征的多维特征权重，通过公式进行特征距离计算，公式如下：；其中，为和间的曼哈顿距离，为第
i
维特征下曼哈顿距离的第
a
个自变量表征，为第
i
维特征下曼哈顿距离的第
b
个自变量表征，为特征维度，为第
i
维特征的特征权重，为常数，
n
为特征维度总量
。3.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述通信数据库依据分类特征解析，根据解析结果生成特征簇数量，所述特征簇数量带有浮动空间标识；以所述特征簇数量分布聚类簇中心，并进行中心认证；若中心认证通过，则通过对应聚类簇中心执行聚类搜索；依据所述状态标识执行聚类的收敛调整，完成特征聚类训练
。4.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：配置初始聚类引力，并以所述聚类簇中心生成聚类簇；根据聚类簇内数量执行聚类簇引力更新，其中，引力更新通过预设引力递减系数计算获得；当任意步骤聚类完成，则执行对应聚类簇中心位置更新，并将更新后的聚类簇中心作为新聚类基准；当任意聚类簇被吞噬，则在未聚类区域重新生成新增聚类中心；当聚类迭代次数满足预设值或全部聚类簇未存在新增数据，则聚类结束；依据所述状态标识对当前聚类结果评价，根据评价结果完成收敛调整
。5.
如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：设定封存变量，其中，所述封存变...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵岩，苏涛，孙晓娜，
申请(专利权)人：利国智能科技昆山有限公司，
类型：发明
国别省市：
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