一种流量数据清洗方法及系统

本发明涉及流量数据过滤技术领域，特别是一种流量数据清洗方法及系统。包括如下步骤：步骤S1：对历史HTTP请求流量样本进行长周期时序特征提取和拉普拉斯特征映射降维，得到降维特征向量集合；步骤S2：基于所述降维特征向量集合进行低频攻击模式分析，得到攻击特征参数集合；步骤S3：引入时间衰减因子对实时HTTP请求进行分析，获取攻击风险评估，基于所述攻击风险评估对数据进行清洗。从特征挖掘、模式识别到实时清洗的全链路解决方案，显著提升了对分布式低频攻击的检测与清洗能力，有效保障用户用网安全。