[发明专利]一种内部威胁数据的预测方法及系统

说明书

本发明涉及一种内部威胁数据的预测方法及系统，所述方法包括：通过多个连接的自动编码器对输入的样本数据进行过滤生成目标样本数据；计算与所述目标样本数据对应的负对数概率密度值；当所述负对数概率密度值大于阈值时，则标记所述样本数据为内部威胁数据。本发明可以更准确的用于预测内部威胁数据。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种内部威胁数据的预测方法及系统。

背景技术

内部威胁是指内部人员作为伪装者、叛徒或无意的违反者，他们的计算机操作行为与现有的计算机系统惯例相比是异常的。内部威胁通常会给政府、企业、医院和教育机构造成重大损失。

在数据泄露和内部网攻击的情况下，恶意的内部活动往往表现为针对特定内部人员的异常行为或异常网络流量内容。例如，销售人员从销售部门服务器远程下载价格记录是正常的，而人力资源专员这样做是不正常的，但是在企业系统中操作本身是正常的。事实上，内部威胁行为非常复杂，使用传统的基于规则的方法和估计理论来预测是不可行的。

发明内容

基于此，有必要针对目前内部威胁数据难以预测的技术问题，提供一种内部威胁数据的预测方法及系统。

一种内部威胁数据的预测方法，所述方法包括：

通过多个连接的自动编码器对输入的样本数据进行过滤生成目标样本数据；

计算与所述目标样本数据对应的负对数概率密度值；

当所述负对数概率密度值大于阈值时，则标记所述样本数据为内部威胁数据。

在其中一个实施例中，所述多个连接的自动编码器为k个级联分离训练的自动编码器；

所述通过多个连接的自动编码器对输入的样本数据进行过滤生成目标样本数据，包括：

采用第一个自动编码器对所述初始训练集进行过滤；

基于所述第一个自动编码器的重构误差和所述初始训练集确定第二自动编码器需要过滤的第二训练集；

采用第二自动编码器对所述第二训练集进行过滤；

依次使第k个自动编码器对所述第k个训练集进行过滤；

其中所述k为大于1的自然数。

在其中一个实施例中，所述计算与所述目标样本数据对应的负对数概率密度值，包括：

对所述目标样本数据进行高斯混合模型的参数估计以获取对应的概率密度函数；

获取所述概率密度函数基于所述目标样本数据的多变量高斯混合分布；

基于所述概率密度函数计算与所述目标样本数据对应的负对数概率密度值。

一种内部威胁数据的预测系统，包括：

过滤模块，用于通过多个连接的自动编码器对输入的样本数据进行过滤生成目标样本数据；

计算模块，用于计算与所述目标样本数据对应的负对数概率密度值；

标记模块，用于当所述负对数概率密度值大于阈值时，则标记所述样本数据为内部威胁数据。

在其中一个实施例中，所述多个连接的自动编码器为k个级联分离训练的自动编码器；

所述过滤模块还用于：

采用第一个自动编码器对所述初始训练集进行过滤；

基于所述第一个自动编码器的重构误差和所述初始训练集确定第二自动编码器需要过滤的第二训练集；

采用第二自动编码器对所述第二训练集进行过滤；