异常资源处理方法、装置、系统、电子装置和存储介质与流程

技术特征：
1.一种异常资源处理方法，其特征在于，包括：获取异常资源数据，并将所述异常资源数据存储至预设的时间序列数据库；其中，所述时间序列数据库中的时间序列与所述异常资源数据相匹配；从所述时间序列数据库中获取所述时间序列为当前时刻的第一异常资源数据，将所述第一异常资源数据输入至训练完备的lstm神经网络模型，输出得到当前时刻动量阈值预测结果；将所述第一异常资源数据与所述当前时刻动量阈值预测结果进行对比，根据对比结果执行针对所述第一异常资源数据的防火墙操作。2.根据权利要求1所述的异常资源处理方法，其特征在于，所述时间序列数据库存储在硬件存储设备上，所述将所述异常资源数据存储至预设的所述时间序列数据库，包括：在预设时间段内将所述异常资源数据写入内存；在当前时刻超过所述预设时间段的情况下，或者，在所述内存的数据占用空间大于或等于预设的内存空间阈值的情况下，将所述异常资源数据发送至所述硬件存储设备，并存储至所述时间序列数据库。3.根据权利要求1所述的异常资源处理方法，其特征在于，所述将所述第一异常资源数据输入至训练完备的lstm神经网络模型，输出得到当前时刻动量阈值预测结果，包括：将所述第一异常资源数据，以及从所述时间序列数据库中读取的前一时刻动量阈值预测结果输入至所述lstm神经网络模型的遗忘门，输出遗忘门结果；其中，所述前一时刻动量阈值预测结果是从所述时间序列数据库中获取所述时间序列为前一时刻的前一时刻异常资源数据，将所述前一时刻异常资源数据输入至所述lstm神经网络模型并输出得到的；所述前一时刻动量阈值预测结果存储在所述时间序列数据库中；将所述第一异常资源数据、所述前一时刻动量阈值预测结果和所述遗忘门结果输入至所述lstm神经网络模型的输入门，输出输入门结果；将所述输入门结果与所述前一时刻动量阈值预测结果逐点相加，得到相加结果；将所述第一异常资源数据和所述相加结果输入至所述lstm神经网络模型的输出门，输出所述当前时刻动量阈值预测结果，并将所述当前时刻动量阈值预测结果存储至所述时间序列数据库。4.根据权利要求1至3任一项所述的异常资源处理方法，其特征在于，所述获取的异常资源数据，包括：获取系统资源数据，将所述系统资源数据与预设的使用阈值相比较；在比较结果指示所述系统资源数据大于或等于所述使用阈值的情况下，根据所述系统资源数据获取所述异常资源数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取系统资源数据包括：检测操作系统指令，并响应于所述操作系统指令获取所述系统资源数据；或者，获取系统文件路径，并基于所述系统文件路径获取所述系统资源数据。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述系统资源数据包括：cpu运行时间、cpu占用率数据、总内存、可用内存、内存使用率、已用内存、空闲内存数据、磁盘信息、磁盘使用数据和磁盘i/o数据。7.一种异常资源处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块、预测模块和处理模
块；所述获取模块，用于获取异常资源数据，并将所述异常资源数据存储至预设的时间序列数据库；其中，所述时间序列数据库中的时间序列与所述异常资源数据相匹配；所述预测模块，用于从所述时间序列数据库中获取所述时间序列为当前时刻的第一异常资源数据，将所述第一异常资源数据输入至训练完备的lstm神经网络模型，输出得到当前时刻动量阈值预测结果；所述处理模块，用于将所述第一异常资源数据与所述当前时刻动量阈值预测结果进行对比，根据对比结果执行针对所述第一异常资源数据的防火墙操作。8.一种异常资源处理系统，其特征在于，包括：终端设备、传输设备以及服务器设备；其中，所述终端设备通过传输设备连接服务器设备；所述终端设备用于获取异常资源数据查询指令；所述传输设备用于从所述终端设备获取所述异常资源数据查询指令，并将所述异常资源数据传输至所述服务器设备；所述服务器设备用于执行权利要求1至6中任一项所述的异常资源处理方法。9.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至6中任一项所述的异常资源处理方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的异常资源处理方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种异常资源处理方法、装置、系统、电子装置和存储介质，其中，该异常资源处理方法包括：获取异常资源数据，并将该异常资源数据存储至预设的时间序列数据库；其中，该时间序列数据库中的时间序列与该异常资源数据相匹配；从该时间序列数据库中获取该时间序列为当前时刻的第一异常资源数据，将该第一异常资源数据输入至训练完备的LSTM神经网络模型，输出得到当前时刻动量阈值预测结果；将该第一异常资源数据与该当前时刻动量阈值预测结果进行对比，根据对比结果执行针对该第一异常资源数据的防火墙操作。通过本申请，解决了异常资源处理精度和效率较低的问题，实现了异常资源的快速有效处理。常资源的快速有效处理。常资源的快速有效处理。


技术研发人员：康廷峰 范渊
受保护的技术使用者：杭州安恒信息技术股份有限公司
技术研发日：2021.09.16
技术公布日：2022/1/3