[发明专利]将用户行为分类为异常

摘要

用于将用户行为分类为异常的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。一种方法包括获取表示在主体系统中用户的行为的用户行为数据。从训练数据生成初始模型，初始模型具有训练数据的第一特性特征。根据训练数据和测试时间段的第一表示的多个实例生成重采样模型。计算初始模型和重采样模型之间的差异。基于初始模型和重采样模型之间的差异，测试时间段中的用户行为被分类为异常。

主权项

一种计算机实现的方法，包括：获得表示在主体系统中用户的行为的用户行为数据，其中所述用户行为数据指示在所述主体系统中所述用户访问的一个或多个资源，以及对于所述用户访问的每个资源，该资源何时被访问；从所述用户行为数据生成测试数据，所述测试数据包括在测试时间段期间由所述用户访问的资源的第一表示；从所述用户行为数据生成训练数据，所述训练数据包括在所述测试时间段之前的多个时间段中的每个时间段中由所述用户访问的资源的相应的第二表示；从所述训练数据生成初始路径图，其中所述初始路径图包括表示在由所述训练数据表示的一个或多个时间段期间在所述主体系统中由所述用户访问的资源的节点、以及一对或多对节点之间的链接，其中每对节点之间的每个链接表示所述用户从由该对节点的第二节点所表示的第二资源访问该对节点的第一节点所表示的第一资源；从所述测试数据生成测试路径图，其中所述测试路径图包括表示所述测试时间段期间在所述主体系统中所述用户访问的资源的节点、以及一对或多对节点之间的链接，其中每对节点之间的每个链接表示所述用户从由该对节点的第二节点所表示的第二资源访问该对节点的第一节点所表示的第一资源；计算所述初始路径图与所述测试路径图之间的差异；以及基于所述初始路径图和所述测试路径图之间的所述差异，将所述用户在所述测试时间段内的所述用户行为分类为异常。