[发明专利]一种基于机器学习的渗透行为预测算法有效
| 申请号： | 201910872552.4 | 申请日： | 2019-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN110866607B | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 陈泽;左晓军;董娜;董立勉;侯波涛;常杰;赵建斌;刘欣;郗波;康之增;王春璞;刘惠颖;刘伟娜;王颖;郭禹伶;刘硕;张君艳 | 申请（专利权）人： | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安国知创科专利代理事务所(普通合伙) 61276 | 代理人： | 罗英 |
| 地址： | 050022 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及信息安全的技术领域，特别是涉及一种基于机器学习的渗透行为预测算法，其针对当前网络环境下的所有行为信息和环境数据，根据已有的渗透专家的渗透经验，对下一步的有效渗透行为进行预测，起到辅助用户进行渗透测试；包括以下步骤：数据收集，收集渗透专家对于目标站点的渗透行为数据和站点特征数据；其中，渗透行为数据包括专家的动作、专家使用的工具、专家输入的命令和专家的观测对象；其中，站点特征数据包括站点的域名、服务、端口和内容；数据转换，将收集到的渗透行为数据切割成为不可分割的部分，将所有这些不可分割的部分依次以数字代替，即将一系列的动作行为转换成为一系列的数字向量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 渗透 行为 预测 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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