[发明专利]一种基于SVM算法的网络资产确认方法及系统

权利要求书

1.一种基于SVM算法的网络资产确认方法，其特征在于，包括：

步骤S1，提取已判定网页信息中的关键词，分别生成必然关联关键词向量、疑似关联关键词向量和必然非关联关键词向量；

步骤S2，获取待判定网页信息，对所述待判定网页信息进行分词并生成词向量；

步骤S3，根据所述必然关联关键词向量和所述必然非关联关键词向量对所述词向量逐一比对，以判定所述待判定网页信息是否为公司网络资产；

步骤S4，对于疑似公司网络资产，则根据所述疑似关联关键词向量对所述词向量逐一比对，生成特征值向量；

步骤S5，对所述特征值向量采用SVM算法进行学习，得到所述待判定网页信息是否为公司网络资产的预测结果。

2.根据权利要求1所述的网络资产确认方法，其特征在于，所述步骤S1中，包括：

步骤S11，分别分析判定为公司网络资产的所述已判定网页信息和判定为非公司网络资产的所述已判定网页信息；

步骤S12，提取其中判定为公司网络资产的必然关联关键词，并生成所述必然关联关键词向量；

步骤S13，提取可能判定为公司网络资产的疑似关联关键词，并生成所述疑似关联关键词向量；

步骤S14，提取其中判定为非公司网络资产的必然非关联关键词，并生成所述必然非关联关键词向量。

3.根据权利要求1所述的网络资产确认方法，其特征在于，所述步骤S2中，对所述待判定网页信息进行分词之前，还包括：对所述待判定网页信息中包含的大写字母进行小写化处理。

4.根据权利要求1所述的网络资产确认方法，其特征在于，所述步骤S3中，包括：

当所述词向量仅含有所述必然关联关键词向量中的关键词时，判定所述待判定网页信息为公司网络资产；

当所述词向量仅含有所述必然非关联关键词向量中的关键词时，判定所述待判定网页信息为非公司网络资产；

当所述词向量包括有所述疑似关联关键词向量中的关键词时，判定所述待判定网页信息为疑似公司网络资产，则转向所述步骤S4处理。

5.根据权利要求1所述的网络资产确认方法，其特征在于，所述步骤S4中，包括：

S41，根据词向量生成特征值向量，并初始化所述特征值向量；

S42，将所述疑似关联关键词向量的每一个元素与所述词向量中的每一个元素进行比较；

S43，根据比较结果计算所述特征值向量中的每一个元素的值，所述值表示关联于该元素位置的所述疑似关联关键词向量在所述词向量中出现的次数。

6.一种基于SVM算法的网络资产确认系统，实现如权利要求1-5任意一项所述的基于SVM算法的网络资产确认方法，其特征在于，包括：

关键词向量生成模块，所述关键词向量生成模块用于提取已判定网页信息中的关键词，分别生成必然关联关键词向量、疑似关联关键词向量和必然非关联关键词向量；

词向量生成模块，所述生成词向量生成模块用于获取待判定网页信息，对所述待判定网页信息进行分词并生成词向量；

网络资产判定模块，所述网络资产判定模块连接所述关键词向量生成模块和所述生成词向量生成模块，用于根据所述必然关联关键词向量和所述必然非关联关键词向量对所述词向量逐一比对，以判定所述待判定网页信息是否为公司网络资产；

特征值向量生成模块，所述特征值向量生成模块连接所述网络资产判定模块，用于对于疑似公司网络资产，根据所述疑似关联关键词向量对所述词向量逐一比对，生成特征值向量；

机器学习预测模块，所述机器学习预测模块连接所述特征值向量生成模块，用于对所述特征值向量采用SVM算法进行学习，得到所述待判定网页信息是否为公司网络资产的预测结果。