[发明专利]一种终端设备的安全状态判断方法及装置有效
申请号: | 202110053180.X | 申请日: | 2021-01-15 |
公开(公告)号: | CN112800428B | 公开(公告)日: | 2023-08-01 |
发明(设计)人: | 于文海;祖立军;郭伟;乐旭 | 申请(专利权)人: | 中国银联股份有限公司 |
主分类号: | G06F21/57 | 分类号: | G06F21/57;G06F21/62 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 宋正伟 |
地址: | 200135 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 终端设备 安全 状态 判断 方法 装置 | ||
1.一种终端设备的安全状态判断方法,其特征在于,包括:
目标终端设备获取未知威胁的待判断状态数据;所述目标终端设备为多个终端设备的任一终端设备;
所述目标终端设备在自身内部将所述待判断状态数据输入至未知威胁的第一安全状态判断模型,获得所述第一安全状态判断模型输出的第一判断结果;
所述第一安全状态判断模型是多个终端设备及服务端基于所述多个终端设备未知威胁的标签化数据进行机器学习训练得到的;其中,在任一轮机器学习训练中,所述多个终端设备中任一终端设备用于将该轮机器学习训练的本地训练参数发送至服务端,所述服务端用于将该轮机器学习训练中所述多个终端设备的本地训练参数融合,获得融合训练参数,并将所述融合训练参数发送至所述多个终端设备,使得所述多个终端设备基于所述融合训练参数更新或作为所述第一安全状态判断模型的模型参数;
所述目标终端设备按照以下方式获得所述目标终端设备的未知威胁的标签化数据:
所述目标终端设备获取所述目标终端设备的未知威胁的无标签数据;
所述目标终端设备基于所述无标签数据获取所述标签化数据。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标终端设备基于所述无标签数据获取所述标签化数据,包括:
所述目标终端设备将所述无标签数据输入至已知威胁的至少一个第二安全状态判断模型,获得所述至少一个第二安全状态判断模型输出的至少一个第二判断结果;
所述目标终端设备根据所述至少一个第二判断结果,确定所述无标签数据的标签值,从而将所述无标签数据转换为所述标签化数据。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标终端设备基于所述无标签数据获取所述标签化数据,包括:
所述目标终端设备基于所述无标签数据,按照预设聚类算法,获得所述无标签数据的第一簇聚类数据和第二簇聚类数据;所述第一簇聚类数据的数据量小于所述第二簇聚类数据的数据量;
所述目标终端设备将所述第一簇聚类数据的标签值设置为第一标签值,将所述第二簇聚类数据的标签值设置为第二标签值,从而将所述无标签数据转换为所述标签化数据;所述第一标签值表征数据为不安全数据,所述第二标签值表征数据为安全数据。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标终端设备按照以下方式获得所述第一安全状态判断模型:
在任一轮机器学习训练中,所述目标终端设备基于所述未知威胁的标签化数据和安全状态训练模型的第一本地训练参数,获得所述安全状态训练模型的第二本地训练参数;
所述目标终端设备将所述第二本地训练参数发送至所述服务端;
所述目标终端设备获得来自所述服务端的融合训练参数;所述融合训练参数是所述服务端基于所述多个终端设备发送的本地训练参数得到的;
若所述安全状态训练模型不满足预设收敛条件,则所述目标终端设备将所述融合训练参数重新作为所述第一本地训练参数,返回所述目标终端设备基于所述未知威胁的标签化数据和所述安全状态训练模型的第一本地训练参数,获得所述安全状态训练模型的第二本地训练参数的步骤;
若所述安全状态训练模型满足所述预设收敛条件,则所述目标终端设备将所述融合训练参数作为所述安全状态训练模型的模型参数,将此时的所述安全状态训练模型作为所述第一安全状态判断模型。
5.如权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述获得所述第一安全状态判断模型输出的第一判断结果之后,还包括:
所述目标终端设备将所述第一判断结果发送至所述服务端。
6.如权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述多个终端设备未知威胁的标签化数据均具有相同的数据特征维度。
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