本发明涉及互联网，特别是涉及一种异常流量检测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、随着互联网技术的飞速发展，用户越来越依赖于通过网络获取各种信息。为了满足用户需求，各种媒体平台随之出现，用户可以通过媒体平台进行信息搜索、视频观看、数据下载等操作。同时，随着广告行业的快速发展，大量广告主通过在媒体平台进行广告投放以吸引更多的用户，从而提高自身产品或服务的知名度和销量。
2、在广告投放中，媒体平台通常基于广告的流量进行收费。但是，在目前的广告投放过程中，会由于媒体平台的原因，或者其它广告主的原因等等，导致广告投放出现异常流量的问题，比如大量曝光但未转化等。对于广告主来说，异常流量会导致广告资源浪费、用户体验下降、广告效果评估不准确等问题。因此，如何对异常流量进行检测，是目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本发明实施例的目的在于提供一种异常流量检测方法、装置、电子设备及存储介质，以实现对异常流量进行更加准确地检测。具体技术方案如下：
2、在本发明实施的第一方面，首先提供了一种异常流量检测方法，包括：
3、获取待检测用户设备对应的待检测媒体数据曝光日志信息；
4、将所述待检测媒体数据曝光日志信息输入预先训练的异常流量检测模型，得到所述异常流量检测模型输出的待检测目标特征信息；
5、计算所述待检测媒体数据曝光日志信息与所述待检测目标特征信息之间的差异程度；
6、基于所述差异程度识别所述待检测用户设备是否为异常流量设备；所述差异程度越大，表示所述待检测用户设备与正常流量设备的差别越大，所述待检测用户设备为异常流量设备的概率越大。
7、可选地，所述异常流量检测模型包括transformer网络中的编码器和解码器；将所述待检测媒体数据曝光日志信息输入预先训练的异常流量检测模型，得到所述异常流量检测模型输出的待检测目标特征信息，包括：将所述待检测媒体数据曝光日志信息输入所述编码器，得到所述编码器输出的待检测编码特征信息；将所述待检测编码特征信息输入所述解码器，得到所述解码器输出的待检测目标特征信息。
8、可选地，获取待检测用户设备对应的待检测媒体数据曝光日志信息，包括：获取所述待检测用户设备对应的媒体数据曝光日志信息；对所述媒体数据曝光日志信息进行归一化处理，得到所述待检测用户设备对应的待检测媒体数据曝光日志信息。
9、可选地，所述媒体数据曝光日志信息包括连续型信息、二维型信息、多维型信息中的至少之一；对所述媒体数据曝光日志信息进行归一化处理，包括：将所述连续型信息归一化到第一设定区间之内；将所述二维型信息归一化为设定标识；获取所述多维型信息对应的目标连续型信息，将所述目标连续型信息归一化到第二设定区间之内。
10、可选地，计算所述待检测媒体数据曝光日志信息与所述待检测目标特征信息之间的差异程度，包括：计算所述待检测媒体数据曝光日志信息与所述待检测目标特征信息的均方误差，将所述均方误差确定为所述差异程度。
11、可选地，基于所述差异程度识别所述待检测用户设备是否为异常流量设备，包括：基于所述差异程度计算所述待检测用户设备的异常程度，并获取预设的异常阈值；在所述异常程度大于所述异常阈值时，确定所述待检测用户设备为异常流量设备。
12、可选地，获取预设的异常阈值，包括：获取所述待检测用户设备对应的投放渠道，并获取预设的所述投放渠道对应的异常阈值。
13、可选地，基于所述差异程度计算所述待检测用户设备的异常程度，包括：将所述差异程度归一化到第三设定区间之内，得到所述待检测用户设备的异常程度。
14、可选地，所述异常流量检测模型通过如下方式训练：获取样本用户设备对应的样本媒体数据曝光日志信息；将所述样本媒体数据曝光日志信息输入待训练异常流量检测模型，得到所述待训练异常流量检测模型输出的样本目标特征信息；计算所述样本媒体数据曝光日志信息与所述样本目标特征信息之间的差异程度；在所述差异程度满足预设条件时，得到训练完成的异常流量检测模型。
15、在本发明实施的第二方面，还提供了一种异常流量检测装置，包括：
16、获取模块，用于获取待检测用户设备对应的待检测媒体数据曝光日志信息；
17、预测模块，用于将所述待检测媒体数据曝光日志信息输入预先训练的异常流量检测模型，得到所述异常流量检测模型输出的待检测目标特征信息；
18、计算模块，用于计算所述待检测媒体数据曝光日志信息与所述待检测目标特征信息之间的差异程度；
19、识别模块，用于基于所述差异程度识别所述待检测用户设备是否为异常流量设备；所述差异程度越大，表示所述待检测用户设备与正常流量设备的差别越大，所述待检测用户设备为异常流量设备的概率越大。
20、可选地，所述异常流量检测模型包括transformer网络中的编码器和解码器；所述预测模块，具体用于将所述待检测媒体数据曝光日志信息输入所述编码器，得到所述编码器输出的待检测编码特征信息；将所述待检测编码特征信息输入所述解码器，得到所述解码器输出的待检测目标特征信息。
21、可选地，所述获取模块包括：信息获取单元，用于获取所述待检测用户设备对应的媒体数据曝光日志信息；归一化单元，用于对所述媒体数据曝光日志信息进行归一化处理，得到所述待检测用户设备对应的待检测媒体数据曝光日志信息。
22、可选地，所述媒体数据曝光日志信息包括连续型信息、二维型信息、多维型信息中的至少之一；所述归一化单元，具体用于将所述连续型信息归一化到第一设定区间之内；将所述二维型信息归一化为设定标识；获取所述多维型信息对应的目标连续型信息，将所述目标连续型信息归一化到第二设定区间之内。
23、可选地，所述计算模块，具体用于计算所述待检测媒体数据曝光日志信息与所述待检测目标特征信息的均方误差，将所述均方误差确定为所述差异程度。
24、可选地，所述识别模块包括：第一计算单元，用于基于所述差异程度计算所述待检测用户设备的异常程度，并获取预设的异常阈值；第一确定单元，用于在所述异常程度大于所述异常阈值时，确定所述待检测用户设备为异常流量设备。
25、可选地，所述第一计算单元，具体用于获取所述待检测用户设备对应的投放渠道，并获取预设的所述投放渠道对应的异常阈值。
26、可选地，所述第一计算单元，具体用于将所述差异程度归一化到第三设定区间之内，得到所述待检测用户设备的异常程度。
27、可选地，所述异常流量检测模型通过如下方式训练：获取样本用户设备对应的样本媒体数据曝光日志信息；将所述样本媒体数据曝光日志信息输入待训练异常流量检测模型，得到所述待训练异常流量检测模型输出的样本目标特征信息；计算所述样本媒体数据曝光日志信息与所述样本目标特征信息之间的差异程度；在所述差异程度满足预设条件时，得到训练完成的异常流量检测模型。
28、在本发明实施的又一方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任一所述的异常流量检测方法。
29、在本发明实施的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机实现上述任一所述的异常流量检测方法。
30、在本发明实施的又一方面，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机实现上述任一所述的异常流量检测方法。
31、本发明实施例提供的异常流量检测方法、装置、电子设备及存储介质，利用异常流量检测模型对待检测用户设备对应的待检测媒体数据曝光日志信息进行特征分析，得到待检测用户设备的待检测目标特征信息，并计算媒体数据曝光日志信息与待检测目标特征信息之间的差异程度。由于正常流量设备对应的媒体数据曝光日志信息与待检测目标特征信息之间的差异程度较小，因此待检测用户设备对应的待检测媒体数据曝光日志信息与待检测目标特征信息之间的差异程度越大，表明待检测用户设备与大多数正常流量设备的差别越大，从而待检测用户设备异常的可能性越大，因此可以基于待检测用户设备对应的待检测媒体数据曝光日志信息与待检测目标特征信息之间的差异程度，识别待检测用户设备是否为异常流量设备，并且结合模型进行特征分析能够捕捉信息中的深层特征，使得该种检测方式更加准确、合理，从而通过异常流量检测保障媒体数据投放的有效性和可靠性。
1.一种异常流量检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常流量检测模型包括transformer网络中的编码器和解码器；将所述待检测媒体数据曝光日志信息输入预先训练的异常流量检测模型，得到所述异常流量检测模型输出的待检测目标特征信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待检测用户设备对应的待检测媒体数据曝光日志信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述媒体数据曝光日志信息包括连续型信息、二维型信息、多维型信息中的至少之一；对所述媒体数据曝光日志信息进行归一化处理，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述待检测媒体数据曝光日志信息与所述待检测目标特征信息之间的差异程度，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述差异程度识别所述待检测用户设备是否为异常流量设备，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，获取预设的异常阈值，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述差异程度计算所述待检测用户设备的异常程度，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常流量检测模型通过如下方式训练：
10.一种异常流量检测装置，其特征在于，包括：
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一所述的方法。
13.一种计算机程序产品，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机实现如权利要求1-9任一所述的方法。
