[发明专利]基于属性网络表征学习的网络服务异常检测方法及装置有效
| 申请号： | 202010042262.X | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111277433B | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 王成;朱航宇;胡瑞鑫 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L29/06;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 徐迪怡 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于属性网络表征学习的网络服务异常检测方法及装置，包括：获取初始网络服务数据，并基于其构建异质信息网络，获取节点属性集合；基于节点属性集合构建属性向量集，并根据属性向量集和异质信息网络构建属性信息网络；基于属性信息网络构建目标函数，并基于对其求解得到的网络表征学习要学习的节点对应向量构建属性信息网络中节点和与其对应的向量表征的映射关系；基于训练集数据训练得到异常检测模型，并根据异常检测模型计算测试集数据中每笔网络服务数据的异常概率。本发明增强了属性信息网络中节点的关联性，提高了异常检测模型的泛化能力，对检测异常、拦截异常和保护用户和企业的资金安全有更好的保障。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 属性 网络 表征 学习 网络服务 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于同济大学，未经同济大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010042262.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
