[发明专利]一种基于深度学习的主机恶意行为检测方法有效
| 申请号： | 201910038388.7 | 申请日： | 2019-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN109547496B | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 折宇超;路晓雷 | 申请（专利权）人： | 西安工业大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/851;H04L12/24 |
| 代理公司： | 西安新思维专利商标事务所有限公司 61114 | 代理人： | 黄秦芳 |
| 地址： | 710032 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的主机恶意行为检测方法，该方法为，对要判定行为的主机的内、外部信息流进行跟踪，不断并依次形成多个信息流序列组；提取每组信息流序列组内部和外部特征以及标签输入模型，对模型进行训练，形成分类模型，然后使用分类模型对信息流是否恶意进行鉴别。本发明方法可以针对每一条信息流序列进行分类，这些信息流汇聚成信息流图后，可根据对每一条信息流序列分类的结果，判断由这些信息流序列组成的信息流图中的计算机及服务器的受攻击范围及严重情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 主机 恶意 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的主机恶意行为检测方法，其特征在于：对要判定行为的主机的内、外部信息流进行跟踪，不断并依次形成多个信息流序列组；提取每组信息流序列组内部和外部特征以及标签输入模型，对模型进行训练，形成分类模型，然后使用分类模型对信息流是否恶意进行鉴别。
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