[发明专利]一种内部用户异常行为检测方法、系统及计算机存储介质有效
| 申请号： | 201811293726.3 | 申请日： | 2018-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN109302410B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 陶晓玲;孔凯传;王勇;邱麒麒;刘洋;史科杏 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 石燕妮 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提出一种内部用户异常行为检测方法，包括采集用户在Linux系统中的操作命令；对采集到的所述操作命令做预处理，得到有固定行数的矩阵；根据所述预处理后的数据生成词汇表；根据所述词汇表将操作命令由英文格式转换为有序的数值形式；按一定比例将采集到的样本数据划分为训练集和测试集；使用LSTM算法对所述训练集进行训练，得到训练模型；使用所述训练模型对测试集进行验证得到输出数据；使用双峰法对所述输出数据进行分析并确定判决阈值；通过所述判决阈值判断用户是否存在异常操作行为。本发明利用长短期记忆网络与双峰法结合，能够更加准确区分不同类型数据，全面的提升模型检测用户异常行为能力，提升用户异常行为检测的查全率，查准率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 内部 用户 异常 行为 检测 方法 系统 计算机 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种内部用户异常行为检测方法，其特征在于，该方法包括：采集用户在Linux系统中的操作命令；对采集到的所述操作命令做预处理，得到有固定行数的命令矩阵；根据所述预处理后的数据生成词汇表；根据所述词汇表将操作命令由英文格式转换为有序的数值形式；按一定比例将采集到的样本数据划分为训练集和测试集；使用LSTM算法对所述训练集进行训练，得到训练模型；使用所述训练模型对测试集进行验证得到输出数据；使用双峰法对所述输出数据进行分析并确定判决阈值；通过所述判决阈值判断用户是否存在异常操作行为。
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