配置文件的检测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及配置文件的检测，尤其涉及一种配置文件的检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着能源互联网的建设和智能电网的发展，配电云主站越来越受到人们的关注。由于配电云主站是基于大量的系统组件构建的，所以在对其进行构建的过程中所需的配置文件的数量也较多。因此，如何对数量庞大的配置文件进行异常检测变得尤为重要。

2、目前主要通过与基准值进行对比的方法，以及使用机器学习的方法来对配置文件进行异常检测。前者在进行异常检测时需要人工进行对比操作，因此其会消耗大量的人力资源。后者在检测的过程中所使用的检测模型通常为黑盒模型，因此会使得检测的结果难以解释、预测和修正。且使用黑盒模型还可能出现过拟合或者欠拟合的情况进而会影响异常检测的效果。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开的目的在于提出一种配置文件的检测方法、装置、电子设备及存储介质。

2、作为本公开的一个方面，提供了一种配置文件的检测方法，包括：

3、获取待配置文件；

4、对所述待配置文件的内容进行解析处理，得到所述待配置文件的配置项信息；

5、基于所述配置项信息生成所述待配置文件的检测规则；

6、基于所述检测规则对所述待配置文件进行检测并得到检测结果。

7、可选的，所述对所述待配置文件的内容进行解析处理，得到所述待配置文件的配置项信息，包括：

8、确定所述待配置文件的文件类型；

9、基于所述文件类型确定所述待配置文件的解析方法；

10、基于所述解析方法对所述待配置文件的内容进行解析处理，得到所述待配置文件的配置项信息。

11、可选的，所述配置项信息包括配置项数据和所述配置项数据所对应的配置项值；

12、所述基于所述配置项信息生成所述待配置文件的检测规则，包括：

13、确定所述配置项数据的类型；

14、响应于确定所述配置项值的数量大于预设值，基于所述配置项数据的类型对所述配置项值进行统计并得到统计结果；

15、基于所述统计结果生成所述待配置文件的检测规则。

16、可选的，所述基于所述配置项数据的类型对所述配置项值进行统计并得到统计结果，包括：

17、响应于确定所述配置项数据的类型为第一类型，确定所述配置项值的箱线图参数；

18、响应于确定所述配置项数据的类型为第二类型，基于统计语言算法确定所述配置项值的语言信息；

19、响应于确定所述配置项数据的类型为第三类型，确定所述配置项值中分隔符的类型；

20、对所述箱线图参数、所述语言信息以及所述分隔符的类型进行统计并得到统计结果。

21、可选的，所述基于所述统计结果生成所述待配置文件的检测规则，包括：

22、基于预设的神经网络模型对所述统计结果进行特征提取，得到特征提取的结果；

23、确定所述特征提取的结果与所述配置项数据间的对应关系；

24、基于所述特征提取的结果、所述配置项数据以及所述对应关系生成所述待配置文件的第一检测规则。

25、可选的，所述基于所述配置项信息生成所述待配置文件的检测规则，还包括：

26、响应于确定所述配置项值的数量不大于预设值，确定所述配置项数据的枚举值；

27、基于所述枚举值以及所述配置项信息生成所述待配置文件的第二检测规则。

28、可选的，所述基于所述检测规则对所述待配置文件进行检测并得到检测结果，包括：

29、响应于确定所述待配置文件为非枚举型文件，基于所述第一检测规则对所述待配置文件进行检测并得到第一检测结果；

30、响应于确定所述待配置文件为枚举型文件，基于所述第二检测规则对所述待配置文件进行检测并得到第二检测结果。

31、作为本公开的第二个方面，本公开还提供了一种配置文件的检测装置，包括：

32、文件获取模块，被配置为：获取待配置文件；

33、配置项确定模块，被配置为：对所述待配置文件的内容进行解析处理，得到所述待配置文件的配置项信息；

34、检测规则生成模块，被配置为：基于所述配置项信息生成所述待配置文件的检测规则；

35、文件检测模块，被配置为：基于所述检测规则对所述待配置文件进行检测并得到检测结果。

36、可选的，所述对所述待配置文件的内容进行解析处理，得到所述待配置文件的配置项信息，包括：

37、确定所述待配置文件的文件类型；

38、基于所述文件类型确定所述待配置文件的解析方法；

39、基于所述解析方法对所述待配置文件的内容进行解析处理，得到所述待配置文件的配置项信息。

40、可选的，所述配置项信息包括配置项数据和所述配置项数据所对应的配置项值；

41、所述基于所述配置项信息生成所述待配置文件的检测规则，包括：

42、确定所述配置项数据的类型；

43、响应于确定所述配置项值的数量大于预设值，基于所述配置项数据的类型对所述配置项值进行统计并得到统计结果；

44、基于所述统计结果生成所述待配置文件的检测规则。

45、可选的，所述基于所述统计结果生成所述待配置文件的检测规则，包括：

46、基于预设的神经网络模型对所述统计结果进行特征提取，得到特征提取的结果；

47、确定所述特征提取的结果与所述配置项数据间的对应关系；

48、基于所述特征提取的结果、所述配置项数据以及所述对应关系生成所述待配置文件的第一检测规则。

49、可选的，所述基于所述配置项信息生成所述待配置文件的检测规则，还包括：

50、响应于确定所述配置项值的数量不大于预设值，确定所述配置项数据的枚举值；

51、基于所述枚举值以及所述配置项信息生成所述待配置文件的第二检测规则。

52、可选的，所述基于所述检测规则对所述待配置文件进行检测并得到检测结果，包括：

53、响应于确定所述待配置文件为非枚举型文件，基于所述第一检测规则对所述待配置文件进行检测并得到第一检测结果；

54、响应于确定所述待配置文件为枚举型文件，基于所述第二检测规则对所述待配置文件进行检测并得到第二检测结果。

55、作为本公开的第三个方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本公开所提供的上述的配置文件的检测方法。

56、作为本公开的第四个方面，本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如上任意一项所述的方法。

57、如上所述，本公开中，首先确定了需要进行检测的待配置文件，然后对此待配置文件进行解析得到了待配置文件的配置项信息，之后对配置项信息进行了统计处理并基于统计处理的结果生成了待配置文件的检测规则，最后通过检测规则对待配置文件进行了检测并得到了检测结果。