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
通常封装的内容除了入参之外，更多的是请求中的异常处理。本文分享下我在处理 token 异常方面的做法，通过维护请求队列，实现重发请求，减少 token 重复请求。...维护请求队列 理想的情况是：token 过期后，发起一个 getToken 请求。每当有请求进来，将它存入队列中，等待 getToken 完成，执行队列中的所有请求。...这样我们需要定义请求队列 qeueu 和token 请求的标识 isTokening，还有加入队列方法 pushQeueu 和执行队列方法 execQeueu。...处理getToken错误 getToken 在发生错误时，我们应当捕获错误，不继续执行请求队列并清空队列 if (res.data.code == -1) { this.pushQeueu({ method...err) }else{ this.isTokening = false this.execQeueu() } } } 写在最后 以上是我在处理 token 异常的做法
java队列抛出异常的介绍 1、等队列满了之后，将元素再次插入到队列，就会抛出IllegalStateException(QueueFull)异常。...2、如果队列为空，那么从队列中提取一个元素将引发NoSuchElementException异常。...System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"拿走一个元素"); },"线程2").start(); } } 以上就是java队列抛出异常的介绍
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
有一种解决方案是通过引入消息队列（例如 Kafka，RabbitMQ 等）来作为缓冲区，从而最小化请求峰值对服务可用性和响应性的影响（当然，也要考虑具体业务场景是否适合使用这种方式），如下图所示： 引入消息队列后...，原来的同步调用变为异步执行，服务 A 将原来的请求封装成消息，发送到消息队列中，而服务 B 则根据自己的处理节奏从消息队列中获取消息进行处理，消息队列起到缓冲区的作用。...当然这种模式也适用于进程内的流量削峰，我们只需把上面的服务 A 和服务 B 替换成同一个应用进程内的模块间调用，而消息队列则替换成进程内的队列实现方案（例如 Disruptor）即可，模式是活的，具体如何应用就看使用者的水平了
随着网络规模增大，流量增加，对计数器管理会变得越来越消耗系统资源，如Floodlight FAQ所提到对控制器而言这样的监控很难准确的，所以否定了在控制器上实现流量监控的想法，转而考虑通过第三方平台监控每条链路的实时流量信息...初次使用sFlow监控流量，做了一个DDOS防御及队列调整实验。 ?...二、sFlow监控之队列调整实验 2.1 实验介绍 基于sFlow的DDOS防御实验的成功，坚定了继续基于sFlow做流量监控的想法。...，获取端口1和端口2的速率分别为R1和R2，然后进行判断： 若R1>R2:端口1到端口3的队列—>q0 端口2到端口3的队列—>q2 若R2>R1:端口1到端口3的队列—>q2 端口2到端口3的队列—>...-f h3 执行队列调整应用后终端显示: ?
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。
面试题 为什么使用消息队列？ 消息队列有什么优点和缺点？ Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别，以及适合哪些场景？...面试官心理分析 其实面试官主要是想看看： 第一，你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西？ 不少候选人，说自己项目里用了 Redis、MQ，但是其实他并不知道自己为什么要用这个东西。...第二，你既然用了消息队列这个东西，你知不知道用了有什么好处&坏处？ 你要是没考虑过这个，那你盲目弄个 MQ 进系统里，后面出了问题你是不是就自己溜了给公司留坑？...面试题剖析 为什么使用消息队列 其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景，然后你项目里具体是什么场景，说说你在这个场景里用消息队列是什么？...消息队列有什么优缺点 优点上面已经说了，就是在特殊场景下有其对应的好处，解耦、异步、削峰。 缺点有以下几个： 系统可用性降低 系统引入的外部依赖越多，越容易挂掉。
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
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
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。
，看了一下 Connections连接，发现全部都发生阻塞了，导致线上的队列堆积如山，情况万分危急。...但是这样治标不治本，如果队列继续堆积，内存占用率还是会变大，最终的解决方案，应该要平衡消费者和生产者，让消息队列尽量不要堆积导致内存过大阻塞。...如果磁盘的预设值为50%，内存预设值默认是0.4，那么就是当内存使用量达到20%时，队列信息会被写到磁盘上。...消息积压 在RabbitMQ中，消息可能被存储在多个不同的队列，消息越早被消费，那么消息经过的队列层次越少，则平均每个消息处理的开销就越小。...但若发布消息的速率过快，MQ来不及处理，这些消息就可能进入很深层次的队列，大大增加平均每个消息的处理开销，进一步使得处理新消息和发送旧消息的能力减弱，更多的消息会进入很深的队列，循环往复，整个系统的性能就会极大的降低
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。
队列 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端(front)进行删除操作，而在表的后端(rear)进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。...队列中的数据元素称为队列元素。队列中没有元素时，称为空队列。队列只允许在一端插入，另一端删除，所以队列是一种先进先出的线性表。 1. 顺序队列 顺序队列存储模式：一维数组。 ...具体如下图： 由上图可知，随着插入和删除操作，队列元素个数不断变化，队列所占存储空间也在为顺序队列结构多分配的连续空间中移动。当front=rear时，队列中没有任何元素，称为空队列。...规定循环队列中至多能有-1个队列元素（为了区分满队列和空队列），即当循环队列中只剩下一个空存储单元时，队列满。即循环队列为满条件：(rear+1)%=front。 ...循环队列中空队列条件:front=rear。 循环队列就是收尾相接的圆环的抽象。可以简单防止“假上溢”现象循环队列出队，充分利用向量空间，但队列大小是固定的。
队列的基本操作包括： 初始化队列：InitQueue（Q） 操作前提：Q为未初始化的队列。 操作结果：将Q初始化为一个空队列。...采用顺序队列存储的队列称为顺序队列，采用链式存储的队列称为链式队列。顺序队列采用数组存储队列中的元素，使用两个指针尾指针(rear)和头指针（front）分别指向队列的队头和队尾。...使用顺序队列由于在操作时会出现“假溢出现象”，所以可以使用顺序循环队列合理的使用队列空间。...链式队列使用链表来实现，链表中的数据域用来存放队列中的元素，指针域用来存放队列中下一个元素的地址，同时使用队头指针指向队列的第一个元素和最后一个元素。...所以相对于顺序队列和循环队列，链式队列没有判断队列是否为满操作。但在清空队列时需要将队列所有结点的空间动态释放，从而防止内存泄露。测试清空函数可以通过编译器调试来观察。
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。
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。
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