公开(公告)号：CN115278757B

公开(公告)日：2025-05-20

申请号：CN202210875674.0

申请日：2022-07-25

Applicant: 绿盟科技集团股份有限公司 ,  北京神州绿盟科技有限公司

Inventor： 陈毅 ,  熊晨宇 ,  胡晓楠 ,  刘燕 ,  潘登 ,  黄俊

IPC: H04W24/08 ,  H04L43/08 ,  H04L43/16 ,  H04L43/50 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请涉及一种检测异常数据的方法、装置及电子设备，用于解决现有技术在检测大量流量数据时检测效率低的问题。该方法包括，调用特征分类模型对待检测数据进行特征分类，得到待检测数据的第一特征，可选的，基于特征提取方式对待检测数据中的至少一部分进行特征提取，得到待检测数据中的至少一部分的第二特征，然后调用安全检测模型，对第一特征和/或第二特征进行检测，得到第一特征和/或第二特征各自对应的异常指数，再将待检测数据中具有大于预设阈值的异常指数的数据作为异常数据，基于该异常数据得到检测结果。通过上述方法，可以对大流量数据进行实时的自动检测，有效提高检测效率。

公开(公告)号：CN115278757A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210875674.0

申请日：2022-07-25

Applicant: 绿盟科技集团股份有限公司 ,  北京神州绿盟科技有限公司

Inventor： 陈毅 ,  熊晨宇 ,  胡晓楠 ,  刘燕 ,  潘登 ,  黄俊

IPC: H04W24/08 ,  H04L43/08 ,  H04L43/16 ,  H04L43/50 ,  G06K9/62

Abstract: 本申请涉及一种检测异常数据的方法、装置及电子设备，用于解决现有技术在检测大量流量数据时检测效率低的问题。该方法包括，调用特征分类模型对待检测数据进行特征分类，得到待检测数据的第一特征，可选的，基于特征提取方式对待检测数据中的至少一部分进行特征提取，得到待检测数据中的至少一部分的第二特征，然后调用安全检测模型，对第一特征和/或第二特征进行检测，得到第一特征和/或第二特征各自对应的异常指数，再将待检测数据中具有大于预设阈值的异常指数的数据作为异常数据，基于该异常数据得到检测结果。通过上述方法，可以对大流量数据进行实时的自动检测，有效提高检测效率。