基于多尺度时间序列的APP流量异常检测方法与系统

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基于多尺度时间序列的APP流量异常检测方法与系统
申请号:CN202510188973
申请日期:2025-02-20
公开号:CN120050083A
公开日期:2025-05-27
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于多尺度时间序列的APP流量异常检测方法与系统,属于移动互联网流量监控领域。本系统包括流量数据采集模块、流量数据预处理模块、多尺度时间序列分解模块和异常流量检测模块。通过流量数据采集模块对目标APP的网络流量进行抓包,并按API调用、资源加载、广告请求类型进行分类,同时记录APP运行状态作为上下文信息;流量数据预处理模块对采集的流量数据按场景分组,并基于设定的时间窗口提取统计特征;多尺度时间序列分解模块对特征向量序列进行小波变换和经验模态分解,分别提取流量的高频成分和低频成分,捕捉短期突发和长期趋势变化。本发明针对APP流量特点设计异常检测方法,能更精准地检测APP流量异常。
技术关键词
异常检测系统 流量异常检测方法 多尺度 序列 孤立森林算法 统计特征 异常流量检测 高密度场景 长短期记忆网络 离散小波变换 数据采集模块 统一资源定位符 广告 持久性 场景类别 关键字
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