[发明专利]建立数据检测模型的方法、数据检测方法及设备有效
| 申请号： | 201710793634.0 | 申请日： | 2017-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN107682317B | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 龙春;高筱娴;赵静;杨帆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算机网络信息中心 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11550 北京知舟专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 刘晓晖<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 100083 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种建立数据检测模型的方法、数据检测方法及设备，其中建立数据检测模型的方法包括：获取入侵流量样本、流量行为规则以及入侵流量样本的标记信息，标记信息用于表示入侵流量样本的性质；利用入侵流量样本、流量行为规则以及入侵流量样本的标记信息对机器学习模型进行训练，直至机器学习模型对入侵流量样本识别准确率达到预设条件，其中机器学习模型包括存储模块、关联模块和检测模块，入侵流量样本分别作为关联模块和检测模块的输入数据，存储模块用于存储行为规则信息，关联模块对入侵流量样本与行为规则信息进行匹配度计算以输出相关程度信息，检测模块根据入侵流量样本和相关程度信息输出入侵流量样本的性质信息。 | ||
| 搜索关键词： | 流量样本 入侵 机器学习模型 标记信息 关联模块 检测模块 数据检测 程度信息 存储模块 流量行为 匹配度计算 存储行为 规则信息 输出相关 行为规则 性质信息 预设条件 准确率 输出 | ||
【主权项】：
1.一种建立数据检测模型的方法，其特征在于，包括：/n获取入侵流量样本、流量行为规则以及所述入侵流量样本的标记信息，所述标记信息用于表示所述入侵流量样本的性质；/n利用入侵流量样本、流量行为规则以及所述入侵流量样本的标记信息对机器学习模型进行训练，直至所述机器学习模型对入侵流量样本识别准确率达到预设条件，其中所述机器学习模型包括存储模块、关联模块和检测模块，所述入侵流量样本分别作为关联模块和检测模块的输入数据，存储模块用于存储所述行为规则信息，关联模块对入侵流量样本与行为规则信息进行匹配度计算以输出相关程度信息，检测模块根据入侵流量样本和相关程度信息输出入侵流量样本的性质信息。/n
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