摘要
本发明公开了一种应用系统检测方法及装置,其中该方法包括:从待测应用系统中提取相关的待测应用数据;将待测应用数据输入异常应用检测模型,输出待测应用数据的检测结果;其中异常应用检测模型根据历史正常应用数据对卷积神经网络模型训练得到;在训练过程中,将页面数据输入卷积神经网络模型的卷积层进行特征提取,获得页面特征数据,将页面特征数据与指标数据相结合输入卷积神经网络模型的全连接层进行训练;根据检测结果,确定应用系统状态正常;在确定待测应用数据确定为异常应用数据时,确定应用系统状态异常。本发明可以实现自动化检测,提高应用系统异常检测的效率,扩大检测覆盖面,减少人工成本。
技术关键词
卷积神经网络模型
页面特征
系统检测方法
页面数据
历史页面
系统检测装置
系统异常检测
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