基于机器学习的AI网络安全运维数据处理系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的AI网络安全运维数据处理系统，包括数据处理模块用于使用STL算法将获取到的数据指标对应的数据序列中的数据进行分解得到残差项；数据分析模块用于根据残差项中所有数据点的分布特征获取所有数据点的偏离程度，根据偏离程度获得疑似异常数据点；异常判决模块用于获取疑似异常数据点的局部相似程度和特征持续性指标，根据局部相似程度和特征持续性指标获取疑似异常数据点的非异常程度；数据检测模块用于根据所有疑似异常数据点的非异常程度获取异常数据点，根据异常数据点对网络安全运维数据进行异常检测，提高利用STL算法对AI网络安全运维数据进行异常检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于机器学习的ai网络安全运维数据处理系统。

技术介绍

1、ai网络安全运维数据处理系统能够持续监控网络和系统状态，实时检测异常活动并发出报警、帮助识别系统中的潜在漏洞和安全隐患、进行风险评估并采取补救措施、分析系统性能数据、优化资源配置、提升系统的稳定性和效率。由于ai网络安全运维涉及的数据类型非常广泛，其中包含大量的时序数据，例如：日志事件的时间戳、网络流量的时间序列、安全事件的发生时间等，它们往往具有季节性、周期性，且stl算法作为一种时序分析方法，能够有效捕捉这些周期性变化，通过对残差项进行异常检测，可以识别出与预期模式显著不同的数据点，这些数据点可能代表了潜在的安全威胁或者系统故障，因此，现有技术中，利用stl算对ai网络安全运维数据的时序数据进行时序分解，得到残差项，然后将残差项作为异常数据点检测的依据，以实现ai网络安全运维数据的异常检测，进而帮助识别异常行为、预测趋势或者进行实时监控和响应。

2、但是，残差项中存在部分数据无法被stl算法中的季节项或趋势项完全捕捉，且这些数据点很有可能也是正常本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于机器学习的AI网络安全运维数据处理系统，其特征在于，所述基于机器学习的AI网络安全运维数据处理系统包括：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的AI网络安全运维数据处理系统，其特征在于，所述数据分析模块中根据所述残差项中所有数据点的分布特征，获取所述残差项中的每个数据点的偏离程度，包括：

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的AI网络安全运维数据处理系统，其特征在于，所述数据分析模块中根据所述残差项中的每个数据点的偏离程度，得到至少一个疑似异常数据点，包括：

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的AI网络安全运维数据处理系统，其特征在于，所述异...

【技术特征摘要】

1.基于机器学习的ai网络安全运维数据处理系统，其特征在于，所述基于机器学习的ai网络安全运维数据处理系统包括：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的ai网络安全运维数据处理系统，其特征在于，所述数据分析模块中根据所述残差项中所有数据点的分布特征，获取所述残差项中的每个数据点的偏离程度，包括：

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的ai网络安全运维数据处理系统，其特征在于，所述数据分析模块中根据所述残差项中的每个数据点的偏离程度，得到至少一个疑似异常数据点，包括：

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的ai网络安全运维数据处理系统，其特征在于，所述异常判决模块中根据所述疑似异常数据点的局部范围内数据点的变化，获取所述疑似异常数据点的局部相似程度，包括：

5.根据权利要求4所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：易承志，
申请(专利权)人：湖南新浪潮信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：