摘要
本发明公开一种监测大数据平台API网关异常调用的方法、系统及设备,方法包括:获取大数据平台API网关调用的日志数据与性能指标数据;通过Xgboost算法对日志数据的特征字段进行特征筛选,并结合性能指标数据,构造新的输入数据集及特征集;基于改进的双层随机森林模型建立异常识别模型;将建立的异常识别模型部署在API网关侧,通过在线捕捉调用日志、IP及相关性能数据,输入所述异常识别模型,在网关侧完成异常调用识别。本发明可以实现异常调用快速、高准确率的在线推理服务,够精准识别大数据平台中潜在的安全隐患,便于进行相应的熔断操作,并对疑似危险用户进行及时限流。
技术关键词
大数据平台
性能指标数据
Xgboost算法
网关
随机森林模型
日志
识别大数据
构造决策树
分类回归树
样本
字段
数据获取模块
在线
计数器
节点
处理器
识别模块
风险
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