一种基于流量数据分析的服务器行为监控方法

技术领域

本发明涉及服务器技术领域，尤其涉及一种基于流量数据分析的服务器行为监控方法。

背景技术

服务器指一个管理资源并为用户提供服务的计算机，也称伺服器；由于服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高；在网络环境下，根据服务器提供的服务类型不同，分为文件服务器、数据库服务器、应用程序服务器、WEB服务器等；相对于普通PC来说，服务器在稳定性、安全性、性能等方面都要求更高，因此CPU、芯片组、内存、磁盘系统、网络等硬件和普通PC有所不同，服务器的功能相对于PC来说复杂许多；目前在服务器的使用过程中，难以对其行为进行监控，对服务器行为的分析效果不佳，有待进行改善。

发明内容

(一)发明目的

为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种基于流量数据分析的服务器行为监控方法，基于流量数据分析对服务器行为进行监控，能够实现对服务器访问行为及访问流量的统计和分析，解决了目前对服务器行为分析不准确的问题，通过对服务器流量数据的解读，实现对服务器的有效监控，使用效果极佳。

(二)技术方案

本发明提出了一种基于流量数据分析的服务器行为监控方法，包括以下步骤：

S1、获取原始的互联网流量数据，终端监控设备监控服务器的访问请求信息并识别服务器的标识，访问请求信息中携带有目标页面的访问链接；

S2、设置预设行为条件，终端监控设备根据服务器标识来识别出服务器对目标页面的行为信息，并记录目标行为信息及相应的流量；

S3、终端监控设备根据访问请求信息和行为信息获取访问流量数据，对获取的流量数据进行填充处理；

S4、采用基于无限深度神经网络的深度学习方法对经过填充处理后的数据进行分类处理，得到流量数据的分类结果，并从各分类结果中提取关键词；

S5、设置预设参数，根据分类结果进行数据挖掘，将提取的关键词与预设参数进行对比分析以得到分析结果，并通过抓包工具从流量数据中获取与预设参数相关的数据，并按照关键词对获取数据进行分类；

S6、根据关键词及与其相关的分类结果，终端监控设备确定该标识对应的服务器在设定时长内已执行某项行为的次数；

S7、终端监控设备判断某项行为次数是否达到第一阈值，在达到第一阈值时，则对该服务器发出提醒，反之，则不发出提醒；

S8、终端监控设备判断某项行为次数是否达到第二阈值，第二阈值大于第一阈值；当达到第二阈值时，指示服务器输入验证码，并在输入的验证码认证通过时，响应该访问请求，反之，则不响应该访问请求；

S9、终端监控设备对服务器的各行为数据进行存储备份，并对服务器的行为进行分析，生成分析报告。

优选的，在S1中，访问请求信息相应的访问请求用于请求相关网站，并向终端监控设备发送目标页面的页面信息，以使终端监控设备根据页面信息展示目标页面并获取目标页面信息。

优选的，在S2中，还包括以下步骤：

确定对目标页面的布局并获取各页面版块的版块内容，一个布局位置对应一个页面版块；根据对目标页面的布局及各页面版块的版块内容，生成目标页面的布局信息及版块内容信息。

优选的，S3包括以下步骤：

获取服务器的访问请求，并从访问请求中提取分析对象的页面URL；

根据页面URL获取访问流量数据和搜索引擎数据，包括根据URL提取预设时间的初始访问流量数据，以及按照预设类型对初始访问流量数据进行分类得到访问流量数据和搜索引擎数据。

优选的，在S4中，还包括确定各关键词的数量和排名，并生成与其行为关键词相关的实时统计表。

优选的，在S5中，还包括如下步骤：

设置预设属性表，并将关键词数据存储于预设属性表；

预设属性表中的数据与预设参数作对比以得到分析结果。

优选的，在S8中，当设定时长结束后，终端监控设备若接收到包含记录的服务器的行为访问请求时，指示该服务器再次输入验证码，并在输入的验证码认证通过时，响应该服务器的访问请求，反之，则不响应该访问请求。

优选的，在S3中，填充处理通过采用融合N近邻填充算法和门限填充算法的不完整数据填充算法。

优选的，填充处理的具体步骤如下：

对获取的流量数据进行噪声清洗，得到噪声清洗后的数据；

按照数据是否完整将噪声清洗后的数据分别划分到完整数据集A和不完整数据集B中；其中，B中的数据执行下一步，A中的数据直接执行最后一步；

对B中的数据在A中进行近邻数据查找，并判断是否能在A中找出与数据该数据最相似的邻居数据，若是，则以邻居数据的均值作为数据该数据填充完整后的数据并执行最后一步，反之，则将该数据从B中删除；

对填充处理后的数据进行数据集成、数据转换和数据规约。

优选的，在S2中，当目标行为信息不符合预设行为条件，则对服务器发出提醒通知。

本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

首先获取原始的互联网流量数据；然后识别出服务器对目标页面的行为信息，并记录目标行为信息及相应的流量；之后对获取的流量数据进行填充处理；然后采用深度学习方法对经过填充处理后的数据进行分类处理，并从各分类结果中提取关键词；之后根据分类结果进行数据挖掘，并通过抓包工具从流量数据中获取与预设参数相关的数据，并按照关键词对获取数据进行分类；然后确定该标识对应的服务器在设定时长内已执行某项行为的次数；之后终端监控设备判断某项行为次数是否达到第一阈值；然后终端监控设备判断某项行为次数是否达到第二阈值；最后终端监控设备对服务器的各行为数据进行存储备份，并对服务器的行为进行分析，生成分析报告；

本发明基于流量数据分析对服务器行为进行监控，能够实现对服务器访问行为及访问流量的统计和分析，解决了目前对服务器行为分析不准确的问题，通过对服务器流量数据的解读，实现对服务器的有效监控，使用效果极佳。

附图说明

图1为本发明提出的一种基于流量数据分析的服务器行为监控方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

如图1所示，本发明提出的一种基于流量数据分析的服务器行为监控方法，包括以下步骤：

S1、获取原始的互联网流量数据，终端监控设备监控服务器的访问请求信息并识别服务器的标识，访问请求信息中携带有目标页面的访问链接；

S2、设置预设行为条件，终端监控设备根据服务器标识来识别出服务器对目标页面的行为信息，并记录目标行为信息及相应的流量；当目标行为信息不符合预设行为条件，则对服务器发出提醒通知；

S3、终端监控设备根据访问请求信息和行为信息获取访问流量数据，对获取的流量数据进行填充处理；

S4、采用基于无限深度神经网络的深度学习方法对经过填充处理后的数据进行分类处理，得到流量数据的分类结果，并从各分类结果中提取关键词；

S5、设置预设参数，根据分类结果进行数据挖掘，将提取的关键词与预设参数进行对比分析以得到分析结果，并通过抓包工具从流量数据中获取与预设参数相关的数据，并按照关键词对获取数据进行分类；

S6、根据关键词及与其相关的分类结果，终端监控设备确定该标识对应的服务器在设定时长内已执行某项行为的次数；

S7、终端监控设备判断某项行为次数是否达到第一阈值，在达到第一阈值时，则对该服务器发出提醒，反之，则不发出提醒；

S8、终端监控设备判断某项行为次数是否达到第二阈值，第二阈值大于第一阈值；当达到第二阈值时，指示服务器输入验证码，并在输入的验证码认证通过时，响应该访问请求，反之，则不响应该访问请求；

S9、终端监控设备对服务器的各行为数据进行存储备份，并对服务器的行为进行分析，生成分析报告。

在S1中，访问请求信息相应的访问请求用于请求相关网站，并向终端监控设备发送目标页面的页面信息，以使终端监控设备根据页面信息展示目标页面并获取目标页面信息。

在一个可选的实施例中，在S2中，还包括以下步骤：确定对目标页面的布局并获取各页面版块的版块内容，一个布局位置对应一个页面版块；根据对目标页面的布局及各页面版块的版块内容，生成目标页面的布局信息及版块内容信息。

在一个可选的实施例中，S3包括以下步骤：获取服务器的访问请求，并从访问请求中提取分析对象的页面URL；根据页面URL获取访问流量数据和搜索引擎数据，包括根据URL提取预设时间的初始访问流量数据，以及按照预设类型对初始访问流量数据进行分类得到访问流量数据和搜索引擎数据。

在一个可选的实施例中，在S4中，还包括确定各关键词的数量和排名，并生成与其行为关键词相关的实时统计表。

在一个可选的实施例中，在S5中，还包括如下步骤：设置预设属性表，并将关键词数据存储于预设属性表；预设属性表中的数据与预设参数作对比以得到分析结果。

在一个可选的实施例中，在S8中，当设定时长结束后，终端监控设备若接收到包含记录的服务器的行为访问请求时，指示该服务器再次输入验证码，并在输入的验证码认证通过时，响应该服务器的访问请求，反之，则不响应该访问请求。

在一个可选的实施例中，在S3中，填充处理通过采用融合N近邻填充算法和门限填充算法的不完整数据填充算法，填充处理的具体步骤如下：对获取的流量数据进行噪声清洗，得到噪声清洗后的数据；按照数据是否完整将噪声清洗后的数据分别划分到完整数据集A和不完整数据集B中；其中，B中的数据执行下一步，A中的数据直接执行最后一步；对B中的数据在A中进行近邻数据查找，并判断是否能在A中找出与数据该数据最相似的邻居数据，若是，则以邻居数据的均值作为数据该数据填充完整后的数据并执行最后一步，反之，则将该数据从B中删除；对填充处理后的数据进行数据集成、数据转换和数据规约。

本发明中，使用时，首先获取原始的互联网流量数据，终端监控设备监控服务器的访问请求信息并识别服务器的标识，访问请求信息中携带有目标页面的访问链接，访问请求信息相应的访问请求用于请求相关网站，并向终端监控设备发送目标页面的页面信息，以使终端监控设备根据页面信息展示目标页面并获取目标页面信息；然后设置预设行为条件，终端监控设备根据服务器标识来识别出服务器对目标页面的行为信息，并记录目标行为信息及相应的流量，当目标行为信息不符合预设行为条件，则对服务器发出提醒通知；

之后终端监控设备根据访问请求信息和行为信息获取访问流量数据，对获取的流量数据进行填充处理，填充处理通过采用融合N近邻填充算法和门限填充算法的不完整数据填充算法；然后采用基于无限深度神经网络的深度学习方法对经过填充处理后的数据进行分类处理，得到流量数据的分类结果，并从各分类结果中提取关键词，以及确定各关键词的数量和排名并生成与其行为关键词相关的实时统计表；

之后设置预设参数，根据分类结果进行数据挖掘，设置预设属性表，并将关键词数据存储于预设属性表，预设属性表中的数据与预设参数作对比以得到分析结果，并通过抓包工具从流量数据中获取与预设参数相关的数据，并按照关键词对获取数据进行分类；然后根据关键词及与其相关的分类结果，终端监控设备确定该标识对应的服务器在设定时长内已执行某项行为的次数；

之后终端监控设备判断某项行为次数是否达到第一阈值，在达到第一阈值时，则对该服务器发出提醒，反之，则不发出提醒；然后终端监控设备判断某项行为次数是否达到第二阈值，当达到第二阈值时，指示服务器输入验证码，并在输入的验证码认证通过时，响应该访问请求，反之，则不响应该访问请求；最终，终端监控设备对服务器的各行为数据进行存储备份，并对服务器的行为进行分析，生成分析报告。

本发明基于流量数据分析对服务器行为进行监控，能够实现对服务器访问行为及访问流量的统计和分析，解决了目前对服务器行为分析不准确的问题，通过对服务器流量数据的解读，实现对服务器的有效监控，使用效果极佳。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。