1.本发明涉及安全运行监管技术领域，特别涉及服务异常检测方法、装置、设备及介质。
背景技术：
2.服务异常检测及响应编排技术，也称“安全编排自动响应(security orchestration automation and response，即soar)”，是作为服务安全运行治理的最新手段，现已广泛被应用到实际系统之中。现有的服务异常检测方案是以特定信号探测或日志关键字提取等方法作为告警消息触发，或以人工检查再手动发起某个事件的任务，然后经过一系列的计算或辅助手段对其进行分析处理，但是现有技术是被动执行，并且只有当异常出现的非常明显之后，才能对其进行研判，还需要设计一定的采集计算模型，探测的精度完全依赖于模型的设计，因此检测复杂度较高。
3.综上可见，如何在服务异常检测过程中既提高其敏感度，又降低其复杂度是本领域有待解决的问题。
技术实现要素：
4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种服务异常检测方法、装置、设备及介质，能够在服务异常检测过程中既提高其敏感度，又降低其复杂度。其具体方案如下：
5.第一方面，本技术公开了一种服务异常检测方法，包括：
6.获取原始服务信号和预设模拟信号，并将所述预设模拟信号与所述原始服务信号进行叠加，以得到叠加后信号；
7.将所述原始服务信号和所述叠加后信号分别输入至目标服务线程，以得到所述原始服务信号的第一输出信号和所述叠加后信号的第二输出信号，并确定所述第一输出信号和所述第二输出信号之间的实际信号差值；
8.获取所述实际信号差值与预期信号差值之间的第一偏差量，并利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号，然后获取所述实际处理后信号与预期处理后信号之间的第二偏差量；
9.根据所述第二偏差量与预设异常条件的关系，确定所述目标服务线程是否存在异常。
10.可选的，所述将所述原始服务信号和所述叠加后信号分别输入至目标服务线程，以得到所述原始服务信号的第一输出信号和所述叠加后信号的第二输出信号，包括：
11.将所述原始服务信号和所述叠加后信号分别输入至目标服务线程中的上游节点，以便所述目标服务线程分别对所述服务信号、所述叠加后信号进行相应的处理，得到所述目标服务线程中下游节点输出的所述原始服务信号的第一输出信号和所述叠加后信号的第二输出信号。
12.可选的，所述利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目
标服务线程得到实际处理后信号，包括：
13.判断所述第一偏差量是否满足预设异常条件；
14.若不满足，则利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号；
15.若满足，则判定所述目标服务线程存在异常。
16.可选的，所述根据所述第二偏差量与预设异常条件的关系，确定所述目标服务线程是否存在异常，包括：
17.若所述第二偏差量满足所述预设异常条件的关系，则判定所述目标服务线程存在异常；
18.若所述第二偏差量不满足所述预设异常条件的关系，则判定所述目标服务线程未存在异常。
19.可选的，所述判定所述目标服务线程存在异常之后，还包括：
20.触发预设处置流程，以消除所述目标服务线程的异常情况。
21.第二方面，本技术公开了一种服务异常检测装置，包括：
22.信号叠加模块，用于获取原始服务信号和预设模拟信号，并将所述预设模拟信号与所述原始服务信号进行叠加，以得到叠加后信号；
23.信号差值确定模块，用于将所述原始服务信号和所述叠加后信号分别输入至目标服务线程，以得到所述原始服务信号的第一输出信号和所述叠加后信号的第二输出信号，并确定所述第一输出信号和所述第二输出信号之间的实际信号差值；
24.偏差量获取模块，用于获取所述实际信号差值与预期信号差值之间的第一偏差量，并利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号，然后获取所述实际处理后信号与预期处理后信号之间的第二偏差量；
25.异常确定模块，用于根据所述第二偏差量与预设异常条件的关系，确定所述目标服务线程是否存在异常。
26.可选的，所述异常确定模块，包括：
27.第一判定单元，用于若所述第二偏差量满足所述预设异常条件的关系，则判定所述目标服务线程存在异常；
28.第二判定单元，用于若所述第二偏差量不满足所述预设异常条件的关系，则判定所述目标服务线程未存在异常。
29.可选的，所述偏差量获取模块，包括：
30.判断单元，用于判断所述第一偏差量是否满足预设异常条件；
31.第一处理单元，用于若不满足，则利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号；
32.第二处理单元，用于若满足，则判定所述目标服务线程存在异常。
33.第三方面，本技术公开了一种电子设备，包括：
34.存储器，用于保存计算机程序；
35.处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的服务异常检测方法的步骤。
36.第四方面，本技术公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的服务异常检测方法的步骤。
37.可见，本技术获取原始服务信号和预设模拟信号，并将所述预设模拟信号与所述原始服务信号进行叠加，以得到叠加后信号；将所述原始服务信号和所述叠加后信号分别输入至目标服务线程，以得到所述原始服务信号的第一输出信号和所述叠加后信号的第二输出信号，并确定所述第一输出信号和所述第二输出信号之间的实际信号差值；获取所述实际信号差值与预期信号差值之间的第一偏差量，并利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号，然后获取所述实际处理后信号与预期处理后信号之间的第二偏差量；根据所述第二偏差量与预设异常条件的关系，确定所述目标服务线程是否存在异常。由此可见，本技术在得到第一偏差量后，由于无法确定第一偏差量是由细微异常导致的还是由干扰信号导致的，因此利用目标放大旁路、第一偏差量、原始服务信号以及目标服务线程得到实际处理后信号，并确定出实际处理后信号与预期处理后信号之间的第二偏差量，若目标服务线程中存在异常，则目标放大旁路会将该异常进行放大，但是不会将目标服务线程的干扰信号放大，因此后续可以根据第二偏差量与预设异常条件的关系，确定目标服务线程是否存在异常，也就是说，本技术通过目标放大旁路对服务异常进行放大，可以提高服务异常检测的敏感度，也因此简单逻辑就可以感知是否存在异常，无需设计复杂的数据模型进行检测，即降低了服务异常检测的难度。
附图说明
38.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
39.图1为本技术公开的一种服务异常检测方法流程图；
40.图2为本技术公开的一种具体的服务异常检测方法流程图；
41.图3为本技术公开的一种具体的检测流程示意图；
42.图4为本技术公开的一种具体的目标服务线程示意图；
43.图5为本技术公开的一种具体的服务异常检测示意图；
44.图6为本技术公开的一种服务异常检测装置结构示意图；
45.图7为本技术公开的一种电子设备结构图。
具体实施方式
46.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
47.服务异常检测及响应编排技术，也称“安全编排自动响应”，是作为服务安全运行治理的最新手段，现已广泛被应用到实际系统之中。现有的服务异常检测方案是以特定信号探测或日志关键字提取等方法作为告警消息触发，或以人工检查再手动发起某个事件的任务，然后经过一系列的计算或辅助手段对其进行分析处理，但是现有技术是被动执行，并且只有当异常出现的非常明显之后，才能对其进行研判，还需要设计一定的采集计算模型，
探测的精度完全依赖于模型的设计，因此检测复杂度较高。
48.为此本技术相应的提供了一种服务异常检测方案，能够在服务异常检测过程中既提高其敏感度，又降低其复杂度。
49.参见图1所示，本技术实施例公开了一种服务异常检测方法，包括：
50.步骤s11：获取原始服务信号和预设模拟信号，并将所述预设模拟信号与所述原始服务信号进行叠加，以得到叠加后信号。
51.本实施例中，在利用目标服务线程处理任务时，将预先采集的原始服务信号输入至目标服务线程后，目标服务线程就会开启预先设置好的一系列流程，即对原始服务信号进行相应的处理，最终得到原始服务信号的第一输出信号，因为目标服务线程相当于一个黑盒，并且也无法预知采集的原始服务信号，所以只根据原始服务信号和第一输出信号是无法确定服务是否存在异常的，为此，将已知的预设模拟信号和原始服务信号进行叠加得到叠加后信号，以便后续基于原始服务信号的第一输出信号与叠加后信号的第二输出信号之间的差值，进行检测。
52.步骤s12：将所述原始服务信号和所述叠加后信号分别输入至目标服务线程，以得到所述原始服务信号的第一输出信号和所述叠加后信号的第二输出信号，并确定所述第一输出信号和所述第二输出信号之间的实际信号差值。
53.可以理解的是，因为预设模拟信号是人为制造的，即是可知可控制的，那么获取第一输出信号和第二输出信号之间的实际信号差值之后，后续就可以实际信号差值与预期信号差值之间的第一偏差量进行服务异常检测。
54.步骤s13：获取所述实际信号差值与预期信号差值之间的第一偏差量，并利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号，然后获取所述实际处理后信号与预期处理后信号之间的第二偏差量。
55.为了确定服务是否存在异常，根据实际信号差值与预期信号差值之间的第一偏差量来进行确定，也就是说，如果服务存在异常，则实际信号差值与预期信号差值之间就会存在偏差，但是目标服务线程中一般都会存在干扰信号，也会导致实际信号差值与预期信号差值之间存在偏差，由于细微异常导致的偏差量以及由于干扰信号导致的偏差量当前可能都较小，因此无法基于较小的第一偏差量就确定出该目标服务线程是否存在细微异常，而本实施例对第一偏差量进行处理时利用了目标放大旁路，也因此，如果服务存在异常，目标放大旁路就会放大该细微异常，但是不会影响目标服务线程的正常处理流程，也不会对干扰信号进行放大。
56.本实施例中，所述利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号，包括：判断所述第一偏差量是否满足预设异常条件；若不满足，则利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号；若满足，则判定所述目标服务线程存在异常。可以理解的是，如果服务中存在细微异常，则第一偏差量不满足预设异常条件，如果存在较大的异常，那么第一偏差量则满足预设异常条件，其中，预设异常条件可以为大于预设阈值，例如第一偏差量为0.08，预设阈值为0.1，也就是说第一偏差量不满足预设异常条件，还比如第一偏差量为0.2，预设阈值为0.1，也就是说第一偏差量满足预设阈值，则判定服务存在异常，此外，预设阈值还可以有多个等级，那么此时的预设异常条件就可以为大于第一预设阈值并小于第二
预设阈值，则需要进行后续的放大处理，大于或等于第二预设阈值，则直接判定为服务存在异常，例如第一预设阈值为0.1、第二预设阈值为0.3，当第一偏差量为0.12时，该第一偏差量大于第一预设阈值0.1并小于第二预设阈值0.3，也就是说该第一偏差量可能是由于干扰信号导致，也可能是由于细微异常导致的，为了进一步确定，可以进行后续利用目标放大旁路以获取实际处理后信号的步骤，当第一偏差量为0.4时，该第一偏差量大于第二预设阈值，可以直接判定服务存在异常。
57.本实施例中，把那些稍微偏离正常范围(平均值)的信号，即第一偏差量，经过转换后输入至目标服务线程，即人为制造了一种特定输入，如果系统没有问题，目标服务线程会自动调整，将输入作为负反馈消化掉，而如果系统的确有问题，那么结果会是细微的变化被作为正反馈，被目标放大旁路放大，进而得到的第二偏差量满足预设异常条件。
58.步骤s14：根据所述第二偏差量与预设异常条件的关系，确定所述目标服务线程是否存在异常。
59.本实施例或者，所述根据所述第二偏差量与预设异常条件的关系，确定所述目标服务线程是否存在异常，包括：若所述第二偏差量满足所述预设异常条件的关系，则判定所述目标服务线程存在异常；若所述第二偏差量不满足所述预设异常条件的关系，则判定所述目标服务线程未存在异常。例如，预设异常条件为第二偏差量大于0.5，当第二偏差量为0.7时，即满足预设异常条件，则判定目标服务线程存在异常，当第二偏差量为0.1时，即不满足预设异常条件，则判定目标服务线程未存在异常。
60.本实施例中，所述判定所述目标服务线程存在异常之后，还包括：触发预设处置流程，以消除所述目标服务线程的异常情况。可以理解的是，当目标服务线程存在异常时，需要消除该异常情况，具体消除流程可以根据具体情况预先设定，使得服务回归平衡。
61.可见，本技术获取原始服务信号和预设模拟信号，并将所述预设模拟信号与所述原始服务信号进行叠加，以得到叠加后信号；将所述原始服务信号和所述叠加后信号分别输入至目标服务线程，以得到所述原始服务信号的第一输出信号和所述叠加后信号的第二输出信号，并确定所述第一输出信号和所述第二输出信号之间的实际信号差值；获取所述实际信号差值与预期信号差值之间的第一偏差量，并利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号，然后获取所述实际处理后信号与预期处理后信号之间的第二偏差量；根据所述第二偏差量与预设异常条件的关系，确定所述目标服务线程是否存在异常。由此可见，本技术在得到第一偏差量后，由于无法确定第一偏差量是由细微异常导致的还是由干扰信号导致的，因此利用目标放大旁路、第一偏差量、原始服务信号以及目标服务线程得到实际处理后信号，并确定出实际处理后信号与预期处理后信号之间的第二偏差量，若目标服务线程中存在异常，则目标放大旁路会将该异常进行放大，但是不会将目标服务线程的干扰信号放大，因此后续可以根据第二偏差量与预设异常条件的关系，确定目标服务线程是否存在异常，也就是说，本技术通过目标放大旁路对服务异常进行放大，可以提高服务异常检测的敏感度，也因此简单逻辑就可以感知是否存在异常，无需设计复杂的数据模型进行检测，即降低了服务异常检测的难度。
62.参见图2所示，本技术实施例公开了一种具体的服务异常检测方法，包括：
63.步骤s21：将所述原始服务信号和所述叠加后信号分别输入至目标服务线程中的上游节点，以便所述目标服务线程分别对所述服务信号、所述叠加后信号进行相应的处理，
得到所述目标服务线程中下游节点输出的所述原始服务信号的第一输出信号和所述叠加后信号的第二输出信号。
64.本实施例中，上游节点与下游节点是相对的，例如一共5个节点，第2个节点是第3个节点的上游节点，也是第1个节点的下游节点。为了确定存在异常的位置，可以在一个大系统中，确定出若干个节点以作为目标服务线程，也即该线程的上游节点为原始服务信号、叠加后信号的输入节点，该线程的下游节点输出处理后的信号。
65.可以理解的是，在进行服务异常检测之前，需要根据具体情况进行编制目标服务线程。自动编排的脚本被称之为剧本，剧本由开始结点、结束结点以及一系列的中间动作构成，编制好的剧本可以交给一个服务线程来运行，根据剧本制定的规则，从开始节点开始，每个设计好的节点，都可以从前序节点的输出中获得输入数据，或从指定的外部系统获取数据，并按照规定处理这些数据，形成输出，交给后续节点，直到结束节点完成，线程结束。一个系统也是由一系列流程所组成，这些节点也是按照先后顺序存在依赖关系；如图3所示的一种具体的检测流程示意图，若将自动编排剧本与系统流程结合，设置一些检测点，来检测整个系统的运作，以排查系统的故障，结合系统流程和bpmn流程(business process modeling notation，即业务流程建模标注)的关系，利用原有系统逻辑，在不影响系统运行的前提下，利用旁路将异常正反馈放大，从而将能轻易将其识别出来，并在处置阶段，给系统传递修正信息，把系统调整等正常状态，以达到检测与自动处置的目的。
66.步骤s22：将所述原始服务信号和所述叠加后信号分别输入至目标服务线程，以得到所述原始服务信号的第一输出信号和所述叠加后信号的第二输出信号，并确定所述第一输出信号和所述第二输出信号之间的实际信号差值。
67.步骤s23：获取所述实际信号差值与预期信号差值之间的第一偏差量，并利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号，然后获取所述实际处理后信号与预期处理后信号之间的第二偏差量。
68.步骤s24：根据所述第二偏差量与预设异常条件的关系，确定所述目标服务线程是否存在异常。
69.例如图4所示的一种具体的目标服务线程示意图，存在一个目标服务线程，其作用是计算销售利润，正常的服务线程运行状态是，按照输入的数据，自动计算销售利润，真实、准确有效，如果服务线程被恶意篡改，那么计算出来的数据将不是真实有效的；可以通过简单的输入数据，在结果的地方拦截输出数据，把它跟预定正确的数据作对比，即可知道服务线程是否存在问题。而且，有些攻击对数据的修改是细微的，无法明显感知到，比如计算小数点后三位，做抹零处理，表面上看无法探知通过正反馈原理，将输入数据和输出数据的差异放大，就可以把篡改给找出来，例如图5所示的一种具体的服务异常检测示意图，模拟数据的注入可以是超过实际业务资金的数倍，只要在利润统计的时候按比例减除，就不会影响真实数据；而如果得到的预算结果和真实预测结果不符合，就可以按照预设处置逻辑给出告警。
70.由此可见，本技术利用目标放大旁路只会将异常放大但不会放大干扰信号的特性，可以提高服务异常检测的敏感度，也因此简单逻辑就可以感知是否存在异常，降低了服务异常检测的复杂度。
71.参见图6所示，本技术实施例公开了一种服务异常检测装置，包括：
72.信号叠加模块11，用于获取原始服务信号和预设模拟信号，并将所述预设模拟信号与所述原始服务信号进行叠加，以得到叠加后信号；
73.信号差值确定模块12，用于将所述原始服务信号和所述叠加后信号分别输入至目标服务线程，以得到所述原始服务信号的第一输出信号和所述叠加后信号的第二输出信号，并确定所述第一输出信号和所述第二输出信号之间的实际信号差值；
74.偏差量获取模块13，用于获取所述实际信号差值与预期信号差值之间的第一偏差量，并利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号，然后获取所述实际处理后信号与预期处理后信号之间的第二偏差量；
75.异常确定模块14，用于根据所述第二偏差量与预设异常条件的关系，确定所述目标服务线程是否存在异常。
76.可见，本技术获取原始服务信号和预设模拟信号，并将所述预设模拟信号与所述原始服务信号进行叠加，以得到叠加后信号；将所述原始服务信号和所述叠加后信号分别输入至目标服务线程，以得到所述原始服务信号的第一输出信号和所述叠加后信号的第二输出信号，并确定所述第一输出信号和所述第二输出信号之间的实际信号差值；获取所述实际信号差值与预期信号差值之间的第一偏差量，并利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号，然后获取所述实际处理后信号与预期处理后信号之间的第二偏差量；根据所述第二偏差量与预设异常条件的关系，确定所述目标服务线程是否存在异常。由此可见，本技术在得到第一偏差量后，由于无法确定第一偏差量是由细微异常导致的还是由干扰信号导致的，因此利用目标放大旁路、第一偏差量、原始服务信号以及目标服务线程得到实际处理后信号，并确定出实际处理后信号与预期处理后信号之间的第二偏差量，若目标服务线程中存在异常，则目标放大旁路会将该异常进行放大，但是不会将目标服务线程的干扰信号放大，因此后续可以根据第二偏差量与预设异常条件的关系，确定目标服务线程是否存在异常，也就是说，本技术通过目标放大旁路对服务异常进行放大，可以提高服务异常检测的敏感度，也因此简单逻辑就可以感知是否存在异常，无需设计复杂的数据模型进行检测，即降低了服务异常检测的难度。
77.在一些具体实施例中，所述异常确定模块13，包括：
78.第一判定单元，用于若所述第二偏差量满足所述预设异常条件的关系，则判定所述目标服务线程存在异常；
79.第二判定单元，用于若所述第二偏差量不满足所述预设异常条件的关系，则判定所述目标服务线程未存在异常。
80.在一些具体实施例中，所述偏差量获取模块12，包括：
81.判断单元，用于判断所述第一偏差量是否满足预设异常条件；
82.第一处理单元，用于若不满足，则利用目标放大旁路、所述第一偏差量、所述原始服务信号以及所述目标服务线程得到实际处理后信号；
83.第二处理单元，用于若满足，则判定所述目标服务线程存在异常。
84.进一步的，本技术实施例还提供了一种电子设备。图7是根据一示例性实施例示出的电子设备20结构图，图中的内容不能认为是对本技术的使用范围的任何限制。
85.图7为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体可以包括：至少一个处理器21、至少一个存储器22、电源23、通信接口24、输入输出接口25和通信总线26。其中，
所述存储器22用于存储计算机程序，所述计算机程序由所述处理器21加载并执行，以实现前述任一实施例公开的由电子设备执行的服务异常检测方法中的相关步骤。
86.本实施例中，电源23用于为电子设备上的各硬件设备提供工作电压；通信接口24能够为电子设备创建与外界设备之间的数据传输通道，其所遵循的通信协议是能够适用于本技术技术方案的任意通信协议，在此不对其进行具体限定；输入输出接口25，用于获取外界输入数据或向外界输出数据，其具体的接口类型可以根据具体应用需要进行选取，在此不进行具体限定。
87.其中，处理器21可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器21可以采用dsp(digital signal processing，数字信号处理)、fpga(field－programmable gate array，现场可编程门阵列)、pla(programmable logic array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器21也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称cpu(central processing unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器21可以在集成有gpu(graphics processing unit，图像处理器)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器21还可以包括ai(artificial intelligence，人工智能)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
88.另外，存储器22作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁盘或者光盘等，其上所存储的资源包括操作系统221、计算机程序222及数据223等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。
89.其中，操作系统221用于管理与控制电子设备上的各硬件设备以及计算机程序222，以实现处理器21对存储器22中海量数据223的运算与处理，其可以是windows、unix、linux等。计算机程序222除了包括能够用于完成前述任一实施例公开的由电子设备执行的服务异常检测方法的计算机程序之外，还可以进一步包括能够用于完成其他特定工作的计算机程序。数据223除了可以包括电子设备接收到的由外部设备传输进来的数据，也可以包括由自身输入输出接口25采集到的数据等。
90.进一步的，本技术实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行时，实现前述任一实施例公开的由服务异常检测过程中执行的方法步骤。
91.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
92.以上对本发明所提供的一种服务异常检测方法、装置、设备及介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发
明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。