一种基于数据行为偏执的行为异常检测方法及系统

    公开(公告)号:CN118410463A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410495021.9

    申请日:2024-04-24

    IPC分类号: G06F18/27 G06F18/214 H04L9/40

    摘要: 本发明公开了一种基于数据行为偏执的行为异常检测方法及系统,方法包括:获取相关业务指标;确定输入向量;计算理论数据行为偏执指标;对理论数据行为偏执指标数据进行常态均值回归,得到期望回归曲线、上包络线、下包络线和放大包络线;计算业务形态下的数据行为偏执指标;将业务形态下的数据行为偏执指标与期望回归曲线、上包络线、下包络线和放大包络线进行比较,得到业务行为异常检测结果。本发明将数据行为异常影响量化,通过异常影响深度来识别行为异常行为更有效;建立了数据行为偏执周期波动模型,消除时间周期上的波动影响,对异常行为识别更准确;建立业务量波动影响抑制函数,用于抑制业务量波动对异常行为检测有效性的影响。

    一种基于互联网电视业务的音视频异态检测方法及系统

    公开(公告)号:CN110677725B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN201911063131.3

    申请日:2019-10-31

    发明人: 林桂云

    IPC分类号: H04N21/44 H04N21/439

    摘要: 本发明提出了一种基于互联网电视业务的音视频异态检测方法,所述方法步骤如下:S1、采集互联网电视业务的历史视频流数据;S2、对历史视频流数据进行解码、清洗和转换,并进行异态现象分类;S3、提取分类后的异态现象数据的特征,得到异态特征库;S4、获取实时视频流数据,并对实时视频流数据进行特征提取;S5、利用异态特征库判断实时视频流数据的异态现象,并产生异态告警。所述系统包括视频流采集模块、视频分析模块、异态特征分析模块和异态现象检测模块。本发明系统和方法计算量较小,计算准确度较高,可以建立全面且准确的异态信息库,为互联网电视业务提供全面且准确的异态检测。

    一种基于新媒体业务的内容爬测分析方法

    公开(公告)号:CN114328220A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111626882.9

    申请日:2021-12-28

    发明人: 林桂云

    IPC分类号: G06F11/36 G06F16/951 G06K9/62

    摘要: 本发明提出了一种基于新媒体业务的内容爬测分析方法,新媒体业务载体众多,传统的分析方法很难满足各类新媒体业务的分析需求,且目前各种新媒体业务的应用程序都涉及加密认证流程,现有技术没有办法针对所有的应用程序的加密认证流程进行模拟,导致新媒体业务内容爬测分析能力受限。本发明基于新媒体业务载体特性,提出了一种基于用户行为和用户终端为基础的爬测方法,结合新媒体业务常用的应用场景,通过对每种新媒体业务实际的用户使用流程,进行模板脚本录制,再通过平台调度脚本执行,重复执行脚本任务,逐层自适应遍历,实现对所有新媒体业务内容爬测分析。

    基于人工智能的IPTV/OTT智能质量告警方法

    公开(公告)号:CN111343484A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN201811553346.9

    申请日:2018-12-19

    发明人: 马学嘉

    IPC分类号: H04N21/258 H04N21/442

    摘要: 本发明公开了基于人工智能的IPTV/OTT智能质量告警方法,属于通信技术领域。本发明以机顶盒软探针上报数据基础,采用关联运营商综合资源管理系统等数据生成网络、地理、平台、终端厂家等4个维度的资源树和相关标签信息,本发明发包括:a)采用“实时流处理+人工智能多样性密度(DD)算法”,确保数据处理实时性、高效性的同时提高聚类的准确性,降低算力消耗。b)通过不断的测试验证和模拟故障数据进行深度学习,系统自我总结出一套告警体系,包括告警指标、阀值、聚类比例等,形成告警模型,并且通过日常生产使用不断自我学习、自我校准完善。

    基于云平台的移动APP集中性能分析方法

    公开(公告)号:CN106535240B

    公开(公告)日:2020-06-23

    申请号:CN201510575444.2

    申请日:2015-09-11

    发明人: 施德群

    摘要: 本发明公开了基于云平台的移动APP集中性能分析方法,属于通信技术领域。本发明方法包括:a)通过手机客户端软件抓取手机APP运行过程中的Netstat数据和流量数据;b)根据步骤a获取达到的Netstat数据和流量数据上传到云端系统,构建APP特征库;c)根据步骤b的流量数据和APP特征库对APP进行性能分析和数据流量分析,并进一步输出APP的运行质量。本发明方法可用于手机APP的故障诊断和日常感知分析,通过移动APP集中性能分析系统,分析APP故障原因及获取APP感知质量。

    一种具备一致性对比功能的IPTV和OTT机顶盒测试方法及测试装置

    公开(公告)号:CN110662026A

    公开(公告)日:2020-01-07

    申请号:CN201911056039.4

    申请日:2019-10-31

    发明人: 林桂云

    IPC分类号: H04N17/04

    摘要: 本发明提出了一种具备一致性对比功能的IPTV和OTT机顶盒测试方法及装置,所述方法步骤如下:S1、配置虚拟遥控器模型和机顶盒测试任务;S2、采集遥控器红外信号进行虚拟遥控器模型的按键学习;S3、利用虚拟遥控器模型执行机顶盒测试任务,获取测试结果;S4、基于图像匹配算法分析测试结果,进行视频数据一致性对比。所述装置包括箱体和箱盖,所述箱体前面板上设置有网络接口,箱体后面板上设置有电源输入口、电源输出口、HDMI输入口和HDMI输出口,箱体内部设置交换模块、HDMI三通模块、HDMI公头、HDMI母头和继电器。本发明方法和装置的测试成本较低,测试配置简单,测试环境与用户环境一致,测试结果更贴近用户实际感知,测试精准度高。

    主动性能测试加被动分流控的网络应用系统及其实施方法

    公开(公告)号:CN107332715A

    公开(公告)日:2017-11-07

    申请号:CN201710693765.1

    申请日:2017-08-14

    发明人: 袁飞雄

    IPC分类号: H04L12/24 H04L12/26

    摘要: 本发明提出了一种主动性能测试加被动分流控的网络应用系统及其实施方法,包括控制服务器、流量设备、测试终端;控制服务器,用于控制测试终端的主动测试行为和流量设备被动流量分析和控制行为,下发测试任务和分析策略以及流量和安全控制策略,收集由测试终端主动测试产生的网络性能数据和流量设备抓包分析产生的网络流量和性能数据,分析决策流量和安全策略,产生告警和控制策略;所述流量设备用于根据流量策略进行流量控制和安全策略进行安全防护;所述测试终端用于发起主动网络测试。本发明将主动网络性能测试和被动监测结合在一起,能够在部分网络场景中无法及时发现对应的网络故障的情况下,进行网络性能分析以及流量控制和安全防护。

    IP信息匹配与扩展方法
    29.
    发明公开

    公开(公告)号:CN106375490A

    公开(公告)日:2017-02-01

    申请号:CN201610756254.5

    申请日:2016-08-29

    发明人: 郑军

    IPC分类号: H04L29/12

    CPC分类号: H04L61/2557

    摘要: 本发明提出了一种IP信息匹配与扩展方法,包括以下步骤:获取原始IP段信息表;根据原始IP段信息表,生成用于匹配算法的NC-O-NF IP段码表;将带有原始IP段信息表的MD5值的NC-O-NF IP段码表发送到各分布式系统主机处理;在各分布式系统主机中,使用MD5值相符的NC-O-NF IP段码表,采用IP-IP段匹配算法将给定IP与NC-O-NF IP段码表中的IP段进行匹配,完成字段扩展操作。本发明所描述的相关处理流程和算法可以实现近似于该类问题的最优处理方法,可以快速实现大数据处理环境下的IP类字段的高效匹配与扩展。

    基于服务质量的缓存设备服务能力遍历测试系统及方法

    公开(公告)号:CN106130791A

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201610664584.1

    申请日:2016-08-12

    发明人: 黄伟

    IPC分类号: H04L12/24 H04L29/08

    摘要: 本发明提出了一种基于服务质量的缓存设备服务能力遍历测试系统及方法,包括:源站、缓存类型判断模块、缓存业务节点服务器集群、监测模块、质量评估模块、告警监控模块;通过缓存类型判断模块对缓存业务节点类型进行判断;监测模块调用监测单元对缓存业务节点服务器集群进行周期性遍历测试;缓存业务节点服务器集群对监测模块进行直接响应、回源响应、重定向至源站响应、拒绝响应或无响应;监测模块将监测数据输出至质量评估模块;告警监控模块通过质量评估模块对缓存业务节点服务器集群中的缓存业务节点做出相应的告警。本发明通过遍历方式对缓存业务节点服务器集群中所有缓存业务节点进行全覆盖监测,提高缓存服务质量测试效率。