[发明专利]一种基于长时间行为分析的VPN账号失陷智能检测模型有效
| 申请号： | 201910884661.8 | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110708296B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 周海清;何丹;孙成胜;张焱;王伟;康英来 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技网络信息安全有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L41/0631;H04L41/142;H04L41/147;H04L12/46;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 邓世燕 |
| 地址： | 610207 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于长时间行为分析的VPN账号失陷智能检测模型，包括如下检测流程：步骤一、数据读取阶段：从大数据分布式存储系统读取汇总后的VPN账号登录数据；步骤二、数据预处理阶段：对读取的数据进行数据清洗操作；步骤三、特征工程阶段：利用数据预处理后的数据生成建立推测VPN账号失陷模型所需的多维特征；步骤四、模型训练阶段：训练评分模型和常用列表模型；步骤五、模型预测阶段：使用训练好的模型，以及读取的VPN账号数据，预测其中存在不同风险程度的失陷VPN账号。本发明既不依赖安全数据中的正负例样本标注，省去了大量的人力和时间成本，又可以切实结合VPN账号失陷的业务场景，有效提高召回率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 长时间 行为 分析 vpn 账号 失陷 智能 检测 模型 | ||
【主权项】：
1.一种基于长时间行为分析的VPN账号失陷智能检测模型，其特征在于：包括如下检测流程：/n步骤一、数据读取阶段：从大数据分布式存储系统读取汇总后的VPN账号登录数据；/n步骤二、数据预处理阶段：对读取的数据进行数据清洗操作；/n步骤三、特征工程阶段：利用数据预处理后的数据生成建立推测VPN账号失陷模型所需的多维特征；/n步骤四、模型训练阶段：训练评分模型和常用列表模型；/n步骤五、模型预测阶段：使用训练好的模型，以及读取的VPN账号数据，预测其中存在不同风险程度的失陷VPN账号。/n
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