[发明专利]基于半监督学习的异常流量检测模型训练方法及装置有效
| 申请号： | 201911264853.5 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN110933102B | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 吴斌 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 林锦辉;刘景峰 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书的实施例提供了一种基于半监督学习的异常流量检测模型训练方法及装置。在该方法中，获取异常流量检测模型的训练样本集，训练样本集包括有标记训练样本集和无标记训练样本集；通过使用当前训练样本集来对当前异常流量检测模型进行半监督学习训练，直到满足训练结束条件，该训练结束条件包括：当前模型训练过程中针对当前无标记训练样本集的异常预测率相对于上一模型训练过程中针对当前无标记训练样本集的异常预测率的变化率不大于预定阈值。利用该方法，可以在保护数据隐私的情况下实现模型训练。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 异常 流量 检测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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