[发明专利]网络行为检测方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201911032287.5 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110753065B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 陆继钊;郭少勇;常大泳;吴晨光;李文萃;孟慧平;徐思雅;梅林;蔡沛霖;阮琳娜 | 申请（专利权）人： | 国网河南省电力公司信息通信公司;国家电网有限公司;北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 450052 *** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种网络行为检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据待检测用户的网络行为，确定待检测用户的待检测行为特征向量，根据待检测行为特征向量，以及，预先确定的聚类模型，确定待检测行为特征向量的所属类簇，其中，聚类模型为根据多个用户的历史网络行为以及基于拉普拉斯映射的近邻传播聚类算法确定的模型，聚类模型包括类簇以及类簇中心，当待检测行为特征向量与所属类簇的中心的距离大于预设阈值时，确定待检测行为特征向量对应的行为为攻击行为。通过基于拉普拉斯映射的近邻传播聚类算法确定出的聚类模型对用户的网络行为进行检测，该检测方法检测效率及检测准确率均较高。 | ||
| 搜索关键词： | 网络 行为 检测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种网络行为检测方法，其特征在于，包括：/n根据待检测用户的网络行为，确定所述待检测用户的待检测行为特征向量；/n根据所述待检测行为特征向量，以及，预先确定的聚类模型，确定所述待检测行为特征向量的所属类簇；其中，所述聚类模型为根据多个用户的历史网络行为以及基于拉普拉斯映射的近邻传播聚类算法确定的模型，所述聚类模型包括类簇以及类簇中心；/n当所述待检测行为特征向量与所述所属类簇的中心的距离大于预设阈值时，确定所述待检测行为特征向量对应的行为为攻击行为。/n
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