[发明专利]一种基于机器学习的暗网威胁预测系统在审
| 申请号： | 202011065194.5 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112202788A | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 邹福泰;李昂;杨精诚;薛广涛;齐开悦 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的暗网威胁预测系统，涉及计算机网络安全领域，包括数据爬取模块、数据存储与展示模块、数据分类模块和漏洞预测模块，其中，数据爬取模块实现对暗网数据的高并发爬取与监控；数据存储与展示模块实现数据的存储和全文搜索，并在web页面展示数据总体分布和分类情况，包括数据存储单元、数据搜索单元、数据展示单元；数据分类模块使用无监督的方法自动寻找最佳参数并提取特征，实现数据的分类并记录分类结果；漏洞预测模块使用漏洞数据筛选算法，筛选出包含漏洞相关信息的数据进行建模，得到被利用的漏洞ID及相关信息。本发明可以及时发现漏洞利用情报，提醒厂商做出相对应的防护措施。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 威胁 预测 系统 | ||
【主权项】：
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