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申请/专利权人：山东网驰信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种确定异常流量的数据监控系统，属于异常流量的数据监控技术领域，包括初始模块和验证模块；初始模块用于进行异常流量监测，设置各监测点，实时获取各监测点的监测数据；基于孤立森林算法建立异常识别模型，通过异常识别模型对相应监测点的监测数据进行分析，识别对应的异常流量，获取异常流量对应的异常数据，异常数据由各单元数据组成；验证模块用于对异常数据进行验证，获得对应的验证结果；通过设置初始模块，实现对大量的数据的快速监测，高效的确定各异常流量，提高异常流量的监测效率；并与后续的验证模块进行相互配合，通过验证模块对异常数据进行分析，实现对异常流量进行验证，保障数据分析的精确性。

主权项：1.一种确定异常流量的数据监控系统，其特征在于，包括初始模块和验证模块；所述初始模块用于进行异常流量监测，设置各监测点，实时获取各所述监测点的监测数据；基于孤立森林算法建立异常识别模型，所述异常识别模型的表达式为；式中：x为相应监测点的监测数据；通过所述异常识别模型对相应监测点的监测数据进行分析，识别对应的异常流量，获取异常流量对应的异常数据，所述异常数据由各单元数据组成；所述验证模块用于对异常数据进行验证，设置特征识别模板，通过特征识别模板对异常数据中各单元数据进行识别，获得各单元数据对应的单元特征；分析各单元特征对应的各判断值，根据各单元数据对应的判断值生成评估矩阵R，将评估矩阵中的元素用rcv表示，c表示对应的单元数据，c=1、2、……、p，p为正整数；v表示对应的特征识别项，v=1、2、……、q，q为正整数；；根据公式计算对应的验证值；式中：PQ为验证值；rcv为评估矩阵中的对应元素，c=1、2、……、p，p为正整数；v=1、2、……、q，q为正整数；根据验证值获得对应的验证结果；监测点的设置方法包括：识别各待选点；建立模拟集，通过模拟集对各待选点进行模拟，获得对应的模拟结果，模拟结果包括异常流量识别结果、异常数据；根据模拟结果统计各待选点的识别率和异常量；根据公式计算各待选点的优先值；式中：RQ为优先值；b3、b4均为比例系数，取值范围为0b3≤1，0b4≤1；SP为识别率；e为常数；YD为异常量；lg为以10为底的对数函数；选择优先值最高的待选点为监测点；根据异常流量获取异常数据的方法包括：识别异常流量的异常特征；根据所述异常特征进行数据筛选，获得符合异常特征的各待选数据；评估各待选数据对应的关联值和验证时长；所述验证时长为根据相应待选数据对异常流量进行验证所需要的时长；根据公式计算各待选数据的评估值；式中：PU为评估值；T为验证时长；GL为关联值；将评估值大于阈值X1的各待选数据标记为单元数据，将各单元数据组合为异常数据；关联值的设置方法包括：建立数据类型库，所述数据类型库用于储存各种数据类型以及各数据类型能够对相应异常流量进行验证的数量占比；根据待选数据匹配对应的数量占比，则关联值=数量占比×100。

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