[发明专利]基于集成学习的异常用户检测方法及系统有效
| 申请号： | 201910751220.0 | 申请日： | 2019-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN110351307B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 莫凡;范渊;刘博;何帅;孙佳 | 申请（专利权）人： | 杭州安恒信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 董艳芳 |
| 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集成学习的异常用户检测方法及系统，涉及网络安全的技术领域，包括采集用户的待检测行为信息，其中，待检测行为信息包括至少一个行为特征信息；将行为特征信息，以及与行为特征信息对应的预设特征基线进行比对，得到比对结果；根据比对结果从待检测行为信息中提取异常行为信息，并将存在异常行为信息的用户确定为疑似异常用户；最后利用预设集成学习模型对疑似异常用户进行评分，将评分结果达到预设分数的疑似异常用户确定为异常用户。本发明以用户为核心对象建立检测系统，基于预设集成学习模型可以准确定位异常用户，及时发现内部威胁，进而及时终止内部威胁，杜绝信息泄露。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 学习 异常 用户 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于集成学习的异常用户检测方法，其特征在于，包括：采集用户的待检测行为信息，其中，所述待检测行为信息包括至少一个行为特征信息；将所述行为特征信息，以及与所述行为特征信息对应的预设特征基线进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果从所述待检测行为信息中提取异常行为信息，并将存在所述异常行为信息的用户确定为疑似异常用户；利用预设集成学习模型对所述疑似异常用户进行评分，将评分结果达到预设分数的疑似异常用户确定为异常用户。
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