一种异常检测方法与流程

技术特征：
1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：获取第一时刻对应的至少一个关键性能指标kpi，其中，所述kpi包括尝试次数、成功次数或失败次数中的至少一项；根据所述至少一个kpi和状态检测模型，对所述第一时刻的系统状态进行系统异常判断，所述异常判断的结果包括正常状态和异常状态，其中，所述状态检测模型包括不同的定义系统状态，所述正常状态对应的定义系统状态包括：系统正常或偶发异常；其中，所述状态检测模型是基于至少一个训练kpi和多个初始状态参数值训练得到的，所述初始状态参数值包括初始泊松分布参数值和初始状态转移概率值，所述初始状态参数值为根据业务逻辑定义的对应于不同的定义系统状态的初始值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个kpi与至少一个泊松分布参数一一对应，所述不同的定义系统状态对应于所述至少一个泊松分布参数的不同的参数值，所述第一时刻的定义系统状态转移到另一定义系统状态的转移概率对应于第一状态转移概率值，定义系统状态之间的转移概率对应于不同的状态转移概率值。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述状态检测模型为泊松隐藏马科夫phmm模型。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述状态转移概率包括以下任意两种定义系统状态之间的转移概率：系统正常、偶发异常、持续异常、系统宕机。5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述定义系统状态包括系统正常、偶发异常、持续异常、系统宕机，以及，所述根据所述至少一个kpi和状态检测模型，对所述第一时刻的系统状态进行系统异常判断包括：将所述至少一个kpi输入所述状态检测模型；通过维特比viterbi算法对输入所述状态检测模型的所述至少一个kpi进行解码，并对所述第一时刻的系统状态进行系统异常判断。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过维特比viterbi算法对输入所述状态检测模型的所述至少一个kpi进行解码，并对所述第一时刻的系统状态进行系统异常判断包括：当通过所述维特比算法解码得到的对应于所述第一时刻的定义系统状态为系统正常或偶发异常时，确定对应于所述第一时刻的系统状态处于正常状态，或者，当通过所述维特比算法解码得到的对应于所述第一时刻的定义系统状态为持续异常或系统宕机时，确定所述第一时刻的系统状态处于异常状态。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述至少一个训练kpi对应的定义系统状态包括：系统正常、偶发异常、持续异常以及系统宕机。8.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述定义系统状态包括系统正常和偶发异常，以及，所述根据所述至少一个kpi和状态检测模型，对所述第一时刻的系统状态进行系统异常判断包括：
通过所述状态检测模型，对多个时刻对应的至少一个kpi进行滑动窗口判断，其中，所述多个时刻包括所述第一时刻，以获取第一数据，其中，所述第一时刻对应所述滑动窗口的结束时刻；通过所述状态检测模型，利用前向forward算法对所述第一数据进行拟合概率计算；根据所述第一数据的拟合概率，对所述第一时刻的系统状态进行系统异常判断。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一数据的拟合概率，对所述第一时刻的系统状态进行系统异常判断包括：当所述第一数据的拟合概率小于第一阈值时，确定对应于所述第一时刻的系统状态处于异常状态，或者，当所述第一数据的拟合概率大于或等于第一阈值时，确定对应于所述第一时刻的定义系统状态为系统正常或偶发异常，并进一步确定对应于所述第一时刻的系统状态处于正常状态。10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述至少一个训练kpi对应的定义系统状态包括：系统正常和偶发异常。11.根据权利要求1-10中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：输出对应于所述第一时刻的定义系统状态，所述定义系统状态包括以下中的至少一种：系统正常、偶发异常、持续异常、系统宕机。12.根据权利要求1-11中任一项所述的方法，其特征在于，在所述任意两个定义系统状态之间的转移概率中，所述偶发异常到偶发异常、持续异常到偶发异常、系统宕机到偶发异常、系统正常到持续正常、系统宕机到持续异常、系统正常到持续宕机、偶发异常到系统宕机之间的转移概率强制为0。13.根据权利要求1-12中任一项所述的方法，其特征在于，当所述系统异常判断的结果为异常状态时，所述方法还包括：发送第一消息，所述第一消息包括所述异常判断的结果。14.一种异常检测的装置，其特征在于，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，用于从所述存储器中调用并运行计算机程序，以执行权利要求1-13中任一项所述的方法。15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读介质存储用于设备执行的计算机程序，所述计算机程序包括用于执行如权利要求1-13中任一项所述的方法的程序指令。16.一种芯片，其特征在于，所述芯片包括处理器与数据接口，所述处理器通过所述数据接口读取存储器上存储的程序指令，以执行如权利要求1-13中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供了一种异常检测方法，该方法包括：获取第一时刻对应的至少一个关键性能指标KPI，其中，所述KPI包括尝试次数、成功次数或失败次数中的至少一项；根据所述至少一个KPI和状态检测模型，对所述第一时刻的系统状态进行系统异常判断，所述异常判断的结果包括正常状态和异常状态。通过使用状态检测模型，对单用户或少量用户场景下的KPI进行系统状态检测并进一步进行异常判断，克服了单用户或少量用户场景下的KPI无统计特性的问题，有利于提高系统检测的准确性，避免了误判。避免了误判。避免了误判。


技术研发人员：胡永昌 李延如
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2020.09.14
技术公布日：2022/3/31