[发明专利]事件识别方法和终端、模型生成方法和服务器及存储介质

摘要

本发明提供一种事件识别方法，其包括：收集移动终端的终端信息日志；按预设规则，将终端信息日志转换为对应的事件识别信息；根据事件识别信息以及预设模型生成移动终端的恶意事件概率；当恶意事件概率大于第一设定值时，进行恶意事件告警操作。本发明还提供一种事件识别模型生成方法、事件识别终端以及事件识别模型生成服务器。本发明的事件识别方法及终端、事件识别模型生成方法及服务器通过在服务器上生成对应的恶意事件识别模型，并将该恶意事件识别模型发送至对应的移动终端上，从而提高了移动终端对恶意事件的识别以及告警能力。

主权项

1.一种事件识别方法，其特征在于，包括：收集移动终端的终端信息日志；按预设规则，将所述终端信息日志转换为对应的事件识别信息；根据所述事件识别信息以及预设模型生成所述移动终端的恶意事件概率；以及当所述恶意事件概率大于第一设定值时，进行恶意事件告警操作；其中通过以下步骤生成所述预设模型：创建机器训练神经元模块；按时间顺序创建对多个机器训练神经元模块进行串联，以形成机器训练神经元序列；根据每个所述机器训练神经元模块输出的隐含层概率值以及期望概率值，计算每个机器训练神经元模块的累积误差值；根据机器训练神经元模块的累积误差值，获得对应机器训练神经元模块的输入门权重系数误差、遗忘门权重系数误差、输出门权重系数误差、状态参数值误差以及机器训练神经元序列的累计误差值；以及根据所述机器训练神经元模块的输入门权重系数误差，遗忘门权重系数误差，输出门权重系数误差以及状态参数值权重系数误差，对所述机器训练神经元序列进行更新：返回计算每个机器训练神经元模块的累积误差值的步骤，直至所述机器训练神经元序列的累积误差值小于第二设定值。