[发明专利]基于随机森林的策略自学习和优化方法及装置有效
| 申请号： | 201711171060.X | 申请日： | 2017-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN107948149B | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 刘博;范渊;杨锦峰;聂桂兵 | 申请（专利权）人： | 杭州安恒信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 梁斌 |
| 地址： | 310000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于随机森林的策略自学习和优化方法及装置，涉及网络安全的技术领域，该方法包括：确定目标安全策略的正确率，其中，正确率用于表示目标安全策略对网络应用服务进行安全性判定时的准确程度；判断正确率是否小于预设调优阈值；在正确率小于预设调优阈值的情况下，采用随机森林算法将目标安全策略的原始安全策略模型进行优化，得到优化之后的安全策略模型，从而完成目标安全策略的优化。本发明缓解了传统安全策略的安全检查结果精确度较差的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 随机 森林 策略 自学习 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于随机森林的策略自学习和优化方法，其特征在于，包括：确定目标安全策略的正确率，其中，所述正确率用于表示所述目标安全策略对网络应用服务进行安全性判定时的准确程度；判断所述正确率是否小于预设调优阈值；在所述正确率小于所述预设调优阈值的情况下，采用随机森林算法将所述目标安全策略的原始安全策略模型进行优化，得到优化之后的安全策略模型，从而完成所述目标安全策略的优化。
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