摘要
本发明公开了一种互联网数据中心的运维数据查询分析方法,涉及互联网数据中心运维技术领域,包括以下步骤:结合既有的业务需求、安全策略和历史流量数据,为横向流量检测设定一个初始检测阈值,用于区分正常流量与可疑流量;在完成初始检测阈值设置后,对IDC内部所有横向流量进行全面的实时数据捕获,并对获取到的流量数据进行预处理。本发明通过初始阈值动态自适应调整、深度分析微观行为特征,并结合机器学习精准计算潜伏渗透系数,实现对分布式小流量异常传输的智能识别。当检测到风险时,自动调控阈值,强化对潜伏式攻击的感知能力,使IDC能及时发现并响应隐蔽威胁,降低敏感信息泄漏风险,确保网络安全与稳定。
技术关键词
数据查询分析方法
互联网数据中心
机器学习模型
流量采集设备
历史流量数据
因子
服务器
动态
实时数据
表达式
异常检测系统
双曲正切函数
运维技术
高速数据
监控平台
矩阵
网络拓扑
时间同步
存储系统
系统为您推荐了相关专利信息
驾驶员意图识别
再生制动能量回馈
车辆行驶状态
多传感器融合
制动踏板
性能监控方法
性能指标数据
操作系统
追踪系统
训练机器学习模型
耐药性快速检测
代谢指纹图谱
基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱
抗生素
细菌耐药性检测
模式识别系统
处理单元
特征提取单元
深度学习模型
分析单元
IMU传感器
电子手写笔
时域特征
惯性传感器
频域特征提取