[发明专利]一种基于LDA机器学习的网络安全威胁分析方法及系统在审
| 申请号： | 201910654813.5 | 申请日： | 2019-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN110378124A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 陈庶樵;李伟;吴玲花;刘鹏 | 申请（专利权）人： | 杉树岭网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;H04L29/06;G06F16/33;G06F17/16;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 刘小峰 |
| 地址： | 100020 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于文档主题生成模型(LDA)机器学习的网络安全威胁分析方法及系统，包括如下步骤：步骤1、在数据采集模块中，根据具体应用场景，对不同类型的网络流量进行数据采集。步骤2、在机器学习计算模块中，使用LDA主题模型机器学习算法，来计算网络连接的异常概率。步骤3、在运营分析模块中，结合威胁情报数据库，使用基于信誉度检测的方法，来检测可疑网络连接的攻击类型。本发明提出的基于LDA机器学习的网络安全威胁分析方法及系统可以有效地侦测出可疑连接、异常流量和未知攻击。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习 分析方法及系统 网络安全威胁 机器学习算法 数据采集模块 情报数据库 攻击类型 计算模块 计算网络 生成模型 数据采集 网络连接 网络流量 文档主题 异常概率 异常流量 应用场景 运营分析 主题模型 信誉度 有效地 检测 攻击 威胁 | ||
【主权项】：
1.一种基于LDA机器学习的网络安全威胁分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、根据具体应用场景，对不同类型的网络流量进行数据采集；步骤2、在所述步骤1之后，使用LDA主题模型机器学习算法，计算网络连接的异常概率；步骤3、在通过所述步骤2计算网络连接的异常概率之后，结合威胁情报数据库，使用基于信誉度检测的方法，检测可疑网络连接的攻击类型，并对结果进行呈现。
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