[发明专利]一种基于大数据机器学习的异常行为发现方法有效
| 申请号： | 202010461115.6 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111639497B | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 张春林;李利军;李春青;常江波 | 申请（专利权）人： | 北京东方通科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人： | 张楠楠 |
| 地址： | 100000 北京市丰台*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据机器学习的异常行为发现方法，包括以下步骤：创建工作环境：建立学习单元、知识库单元、执行单元和反馈单元，学习单元分别与知识库单元和执行单连接，执行单元与反馈单元连接，反馈单元与知识库单元连接；数据预处理：通过学习单元统计一个周期内的原始日志数据。本基于大数据机器学习的异常行为发现方法，通过数值型数据库和字符型数据库分类对不同的类型的数据建立知识库，存储异常行为数据和正常行为数据，能够有针对的对数据进分类判定，提高判定的准确性，另外阈值分为数值型正常行为阈值、数值型异常行为阈值、字符型正常行为阈值和字符型异常行为阈值，将阈值范围缩小，减小需要人为判定的异常行为。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 机器 学习 异常 行为 发现 方法 | ||
【主权项】：
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