基于IF的网站异常流量检测 小P：最近渠道好多异常数据啊，有没有什么好的办法可以识别这些异常啊 小H：箱线图、 都可以啊 小P：那我需要把每个特征都算一遍吗？不是数值的怎么算啊？...那就只能用算法去检测了，可以尝试IF（孤立森林）算法 IF全称为Isolation Forest，正如字面含义，在一片森林（数据集）中找到被孤立的点，将其识别为异常值。...IsolationForest(n_estimators=20, n_jobs=1) outlier_label = model_isof.fit_predict(feature_merge) # 异常结果汇总...outliers: 1958/10492 结果展示 # 统计每个渠道的异常情况 def cal_sample(df): data_count = df.groupby(['source']...['outlier_label'].count() return data_count.sort_values(['outlier_label'],ascending=False) # 取出异常样本
接下来，我们一起来看下MNS2.0的主要演进成果。 2. 演进成果 2.1 流量洪峰&平行扩展 流量洪峰对于不同领域而言有不同的时段。...图6 流量洪峰 MNS 1.0受制于MNS-ZK集群数量上限和强一致性的要求，无法做到快速、平行扩展。...Fallback措施：设置一个提供全量服务信息的默认Shard集群，当业务线Shard异常时。...图15 命名服务支持平滑发布 早期的发布流程，存在异常调用的风险，上线过程中存在一段服务实例不可用的“时间窗口”，此时流量再进入可能导致调用失败，然后会报错。...智能地解决发版过程中的异常调用问题，提高公司的服务上线效率，降低了业务团队的运维成本。 弹性伸缩是容器一个很大的卖点。
如果CDN不配置任何访问限制是无法进行主动识别，拦截异常请求。 流量异常分析 上述所讲攻击会造成流量异常升高，那我们如何从访问日志中进行分析查看呢？...访问限制设置： 1、IP 访问限频配置：上面日志中所描述的514状态码，就是因为配置了ip限频，否则是200状态，消耗的流量会更多。...3、UA 黑白名单配置：根据访问日志把对应爬虫类或者异常UA头加入到黑名单，限制访问。
近年来，微博评论区的异常评论流量现象甚嚣尘上，背后是大量的营销账号的扰乱视听以及作为他们的傀儡的水军账号的推波助澜，本篇利用微博评论爬虫采集的公开数据，简单分析了这些现象的一些表征和原因。...参考附录 1、研究报告 | 微博评论中的水军异常流量分析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/436967668 2、微博历史热搜数据：https://www.weibotop.cn
今早起来看了下博客的内容，发现站点打不开了，想想不对，昨天刚换好的服务器，怎么忽然就打不开了？ping 了一下服务器地址是通的，但是延迟非常高。随后 ssh 登...
发现异常流量 对于比较“低级”的异常流量，最容易在两个维度上被发现： 小时分布 正常的流量在全天的分布大致如此： ? 而异常流量往往与之差异明显： ?...例如我们先细分出直接来源流量，再看它的小时分布，就更能断定其中有问题。 其他异常流量 ? 除了以上两种最简单的情况之外，有时异常流量并不那么明显。...分析异常流量 仅仅发现异常流量还不够，我们需要找到它们的特征才能将其精准排除。例如我们发现直接来源流量明显上涨，但并不能把所有直接来源都排除掉，毕竟其中还有很多真实流量。...这些异常流量就消失了。...以上是“发现-分析-排除”异常流量的一个案例，可以看到其中最重要的步骤其实是第二步——只有在某些维度上能够精准筛选出异常流量，才能在不影响正常流量的情况下将其排除。
作为第三方营销数据技术服务商，为厘清中国互联网广告异常流量的现状，秒针系统对过去全年监测广告活动的深入研究和统计分析，编写了《中国互联网广告异常流量2018年度报告》，以期为广告主提供有效参考与借鉴。...异常流量全年占比30.2% 形势仍较为严峻 2018年全年异常流量的占比为30.2%，与2017年的30.5%相比，整体占比有略微下降，但基本维持不变，异常流量问题形势仍较为严峻。...异常流量定义：触发异常流量排查规则的曝光和点击以及设备ID缺失、ID无效的曝光和点击。...垂直媒体细分的母婴、汽车、时尚资讯、旅游、IT科技、财经类别是异常流量的重灾区。...此外，针对异常流量的「一般异常流量数据服务」也成为中国广告协会数据服务平台的第一个落地项目。 秒针系统，作为行业第三方代表，始终走在打击异常流量的最前沿，致力于以全面有效的解决方案保护广告主流量安全。
线上 Node.js 业务流量异常增长问题定位 记一次简单的抓爬虫的过程 问题现象 某日，通过自建的监控系统，我们发现部门下属全部业务的 notFound 页面的性能上报量都有大幅的异常增长，进而影响了单一页面的性能指标以及全量的性能指标...问题分析 遇到流量突然暴涨的情况，我们首先从两个角度分析：业务自身的正常增长、来自爬虫的异常增长。...从正常增长的角度来看： 增长的流量全是来自没有实际内容的 notFound 页面 跟业务方沟通后找不到合法的流量来源 都不带 referrer 以及合法用户的 cookie 通过以上三点，我们基本可以确定异常流量来自于爬虫...image.png 如图，可以看到在 ISP 分析视图中，来自阿里巴巴的流量占比近70%，这是非常明显的异常聚集。...根据这个特征，我们去前端性能上报的原始日志中进行过滤，发现阿里巴巴的请求IP都在一个网段中，再使用 awk 拆解日志进行聚合分析，来自阿里巴巴的网段在头部呈现聚集态势，如图： 现在我们可以得出结论了：异常增长的流量来自于阿里巴巴神马搜索的爬虫
端口命名不满足约束而导致的流量异常，是使用 mesh 过程中最常见的问题，其现象是协议相关的流控规则不生效，这通常可以通过检查该 port LDS 中 filter 的类型来定位。...原因 k8s 的网络对应用层是无感知的，k8s 的主要流量转发逻辑发生在 node 上，由 iptables/ipvs 来实现，这些规则并不关心应用层里是什么协议。...istio 的核心能力是对 7层流量进行管控，但前提条件是 istio 必须知道每个受管控的服务是什么协议，istio 会根据端口协议的不同，下发不同的流控功能（envoy filter），而 k8s...报文格式类似，但是后续数据流是自定义格式: 未开启嗅探时：数据流按照 L4 TCP 进行路由，符合用户期望 如果开启嗅探：数据流最开始会被认定为 L7 http 协议，但是后续数据不符合 http 格式，流量将被中断
写的是代码块，代码数量不会特别大 代码运行速度快 支持多种编程语言 可以支持不可预计的流量洪峰冲击 以阿里云解决方案看下如何支持多语言架构： ?...Runtime的FC函数即可； 高可用：通过多线程、多实例两种方式保障高可用，且函数实例扩缩容完全由FC自助处理，不需要运维做任何配置； 成本低：在没有触发器请求时，函数实例不会被拉起，也不会计费，所以在流量低谷期间或者夜间时...catch：捕获异常，跳转到其他分支。 Serverless工作流支持多个云服务集成，将其他服务作为任务步骤的执行单元。...import Account # pip install aliyun-mns from mns.queue import * def handler(event, context):...import urllib.parse import json from mns.account import Account # pip install aliyun-mns from mns.queue
二、全流量分析 检测原型所采用的基本检测技术是全流量分析，通过分析核心网运行过程中产生的流量数据进行异常行为的检测。...此外，攻击者在对网元服务开展攻击行为的过程中，也会产生异常流量。...鉴于攻击试探与攻击行为发生过程中产生的流量与正常业务工作过程中产生流量的差异性，对5G全流量数据进行分析处理，通过检测异常流量的方式来检测异常行为，可实现5G核心网中的网元服务异常检测。...图5 UE上下文参数结构 四、HTTP2流量分析 鉴于已有的威胁分析工作是基于HTTP2协议的，本节将针对HTTP2协议，进行异常流量分析。...异常流量的检测可采用基于基线的检测方式：首先利用历史数据对正常网元业务进行还原，将还原后的信息加入基线中，基线建好后，通过对偏离基线的流量进行筛选，可实现异常流量的识别。
有用户反馈，4G设备接入平台后，流量一天使用达到了20G，导致4G设备网卡停机。针对用户反馈的情况，我们立刻进行了排查。我们首先将其设备更换为有线接入平台，测试观察了三天并无发现流量异常。...在平台通道中的流量监控中查看，流量的使用情况均属正常。为了复现问题，于是对4G设备进行了上网恢复，从下图可以看到，4G设备已上线并且是按需，但是一直存在播放状态。...通过调用API接口查看，发现4G设备一直有人拉流，导致设备一直存在流量消耗的情况。于是和用户反复确认是否有人在观看视频和拉流，用户答复无人登录平台。...通过数据包查看到，这路设备是有人调用了接口且一直处于播放情况，因此导致流量持续增高。最后再次和用户沟通确认并得到证实：是因为演示时调用了接口，但是未关闭，因此导致流量的异常消耗。...将接口调用关闭后，用户的设备流量消耗即恢复了正常。EasyGBS平台可提供流媒体接入、处理、转发等服务，支持内网、公网的监控设备通过国标GB/T28181协议进行视频监控直播。
这些时间序列基本上是每10分钟进行一次的网络测量，其中一些是周期性的（即带宽），而另一些则不是（即路由流量）。 他想要一个简单的算法来进行在线“异常值检测”。...我们提出一些方案，例如： 将查找时间序列异常值（并选择性地在图中显示它们）。它将处理季节性和非季节性时间序列。基本思想是找到趋势和季节性成分的可靠估计并减去它们。然后找出残差中的异常值。...残差异常值的检验与标准箱线图的检验相同 - 大于或低于上下四分位数的点大于1.5IQR 是假定的异常值。高于/低于这些阈值的 IQR 数量作为异常值“分数”返回。...因此，分数可以是任何正数，对于非异常值，分数将为零。 异常值检测取决于数据的性质以及您愿意对它们做出的假设。 通用方法依赖于可靠的统计信息。...这种方法的精神是以不受任何异常值影响的方式表征大部分数据，然后指出不符合该特征的任何单个值。 由于这是一个时间序列，因此增加了需要持续（重新）检测异常值的复杂性。
下面我们通过一张拓扑图来了解一下东西&南北向流量的意思。...南北流量意思就是客户端到服务器之间的通讯流量。...东西流量 East-West Traffic denotes a direction of traffic flow within a data center....东西流量意思就是数据中心内服务器到服务器之间的通讯流量，也叫横向流量。 东西南北 把拓扑图当成地图看，上北下南左西右东，^-^ 就这么简单。 参考资料 南北流量和东西流量——它们是什么意思?...南北流量和东西流量 东西向流量牵引方案小结
最近在群里聊天看到有人被UDP攻击我几年前也遇到过当时前任工作交接过来面临很多挑战。
MNS采样方法 3. 实验结果 4....而这篇文献则是结合了上述两种方式，平衡了各自的优缺点，提出了一种Mix Negative Sampling方法（MNS）方法，然后提升了Google Play的线上推荐效果。 2....核心方案设计 下面，我们来看一下这篇文章的核心方法，其具体包括两方面的内容： 使用DNN双塔模型的架构，替换了之前的MLP方法； 采用了MNS采样方法，有效提升了模型的效果； 下面，我们来具体对其进行一下考察...MNS采样方法 而至于MNS采样，事实上感觉就是前述inbatch采样与uniform采样的缝合怪。 如前所述，inbatch采样在设计上会引入SSB，但是优点是计算量小，可以实现。...结论 & 思考 结论而言，这篇文章的核心我以为在于MNS的负例采样方式，本质而言就是在尽可能不增加过多的计算开销的条件下优化负采样，从而使得找回模型达到更好的效果。
一、Python 异常简介 1、异常概念 Python 异常 是在程序运行过程中发生的错误或问题的表示 ; 出现异常可能会中断程序的正常执行流程 , 并引发一个异常对象 ; 此时 , 需要 捕获和处理...异常对象 , 以防止程序崩溃或引发更严重的错误 ; 2、Python 异常示例 在之前的博客中介绍了文件操作 , 如果以只读的形式打开不存在的文件 , 就会导致异常的出现 ; 出现异常代码 : """...---- 程序出现异常有两种情况 : 整个应用因为该异常停止运行 ; 对异常进行捕获处理 , 应用正常运行 ; 1、异常处理简介 程序出现异常导致无法运行 , 这种情况下 并不是要求程序没有异常完美运行..., 而是在力所能及的范围内 , 对可能出现的异常进行处理 ; 异常处理 就是 在可能出现异常的代码块中 , 对可能出现的异常做好提前准备 , 出现异常时将异常捕获 , 然后针对异常类型进行不同的处理...; 异常捕获语法 : try: 可能出现异常的代码块 except: 出现异常后执行的代码块 2、代码实例 - 出现异常代码 执行 """ 文件操作 代码示例 """ open("file3.txt
实验任务 5 使用 T-SQL 语句删除数据库 db_HX 任务拓展 创建一个包含多个数据文件和日志文件的数据库 db_MNS，该数据库包含两个初始大小 为 15MB 的数据文件和两个 5MB 的日志文件...execute sp_attach_db db_hx,'D:\Data\hx_data.mdf' --任务5 drop database db_hx --拓展 create database db_mns...on primary --创建多个数据文件(但仅有一个主数据文件) ( name=mns_data1, filename='D:\Data\mns_data1.mdf', --主数据文件 size=15...), ( name=mns_data2, filename='D:\Data\mns_data2.ndf', --主文件组,次数据库文件 size=15 ) log on ( name=mns_log1..., filename='D:\Data\mns_log1.ldf', size=5 ), ( name=mns_log2, filename='D:\Data\mns_log2.ldf', size=5
N(i, j)的最大不相交子集为 MNS(i,j)。...Size(i,j) = |MNS(i,j)|（最大不相交子集线路的条数） - N(i,j): 上端接线柱从1到i，下端接线柱从1到j，在这个范围内的接线情况。...当 j ≥ Π(i), (i,Π(i)) ∈ MNS（即要这根线）(i,j)。 对于任意 (t,Π(t)) ∈ MNS(i,j) 有 t < i 且 Π(t) < Π(i)。...这种情况下，MNS(i,j) - {(i,Π(i))}是N(i-1, Π(i)-1) 的最大不相交子集。 3....若 (i,Π(i)) ∉ N(i,j)（即不要这根线）, 则对任意 (t,Π(t)) ∈ MNS(i,j) 有 t < i。 从而 MNS(i,j) ∈ N(i-1,j)。
以下是一些应对流量攻击的方法：1.使用DDoS防护服务： 考虑使用专门的DDoS防护服务或设备。这些服务能够检测异常的流量并将其分离，确保合法用户可以继续访问你的服务。...2.增加带宽和服务器容量： 增加网络带宽和服务器容量可以帮助你承受更多的流量。这对于应对小型DDoS攻击可能会有帮助。3.负载均衡： 使用负载均衡设备来分发流量，将流量均匀地分散到多个服务器上。...4.网络流量分析： 使用流量分析工具监测网络流量，以检测异常活动。这可以帮助你快速识别DDoS攻击。...5.黑洞路由： 一种应急措施是将攻击流量路由到“黑洞”，即一个不处理流量的虚拟位置，从而使攻击者无法影响正常流量。...6.配置防火墙和入侵检测系统（IDS）： 在网络边界配置防火墙和入侵检测系统，以防止恶意流量进入网络。
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