一种交易趋势的预测方法和装置
    81.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111798263A

    公开(公告)日:2020-10-20

    申请号:CN202010442278.X

    申请日:2020-05-22

    IPC分类号: G06Q30/02 G06Q40/04

    摘要: 本发明公开了一种交易趋势的预测方法和装置,所述方法包括:针对同一时间序列的交易数据,采用金字塔型滑动步长的时间序列抽取方法,获得分别对应各步长的采样数据组;对于每个步长,将该步长对应的采样数据组进行先见型预测的准确性判断,根据准确性判断结果设置该采样数据组对应的权重后,根据该采样数据组计算该采样数据组的预测值;根据各采样数据组的预测值和权重计算所述交易数据最终的趋势预测结果。应用本发明不需要进行模型训练,以免因受样本的质量与数量影响模型训练结果,进而影响预测结果的准确性。

    一种网络告警数据处理方法及装置

    公开(公告)号:CN107231258A

    公开(公告)日:2017-10-03

    申请号:CN201710403100.2

    申请日:2017-06-01

    IPC分类号: H04L12/24 H04L29/06

    摘要: 本发明提供了一种网络告警数据处理方法及装置,该方法包括:照预设标准属性对原始网络告警数据进行预处理并去重;根据攻击源IP信息以及攻击目的IP信息生成告警序列;对于各个告警序列,提取该告警序列中各个当前网络告警数据的IP信息,并生成IP序列;根据Apriori算法对IP序列进行关联分析,得到相应的IP时序关联规则。基于本发明公开的方法,在关注网络告警数据之间关联度基础上,还实现对网络告警数据中隐藏的IP时序关联规则的挖掘。由于IP序列中包含有多个网络节点的IP地址,因此通过挖掘IP时序关联规则即可实现对攻击过程以及攻击目的的挖掘,这也就减少了网络管理员的工作量,从而达到快速部署防御工作的目的,进一步提高了网络系统的安全性。