[发明专利]基于无监督学习的攻击者画像方法及系统在审
| 申请号： | 201810925031.6 | 申请日： | 2018-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN108924163A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 王祖俪;李飞;王娟;吴春旺;赵军 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24;G06F21/55;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京市领专知识产权代理有限公司 11590 | 代理人： | 林辉轮 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于无监督学习的攻击者画像方法及系统，该方法包括步骤：对获取的报警数据进行预处理，使来源不同的报警数据具有相同的格式及维度；对预处理之后的报警数据进行聚类分析，得到聚类后的数据集；将聚类后的数据集中的信息与预先设立的静态信息库中的信息进行交互，实现维度扩充和/或信息补充；对数据进行归类，得到攻击者的画像集合。通过本发明方法及系统得到的攻击者画像的特征信息更全面，且更准确，具有重用性。 | ||
| 搜索关键词： | 报警数据 画像 预处理 攻击 无监督学习 聚类 维度 聚类分析 数据集中 特征信息 信息补充 信息库 数据集 重用性 归类 集合 | ||
【主权项】：
1.一种基于无监督学习的攻击者画像方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取报警数据信息；步骤2，对获取的报警数据信息进行预处理，使来源不同的报警数据信息具有相同的格式及维度；步骤3，对预处理之后的报警数据信息进行聚类分析，得到聚类后的数据集；步骤4，将聚类后的数据集中的信息与预先设立的静态信息库中的信息进行交互，实现维度扩充和/或信息补充；步骤5，对步骤4中得到的数据进行整理，得到攻击者的画像集合。
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