[发明专利]基于深度学习和数据聚类的伴随式诱饵生成方法及装置有效
申请号: | 202011068789.6 | 申请日: | 2020-10-09 |
公开(公告)号: | CN111931874B | 公开(公告)日: | 2020-12-25 |
发明(设计)人: | 任俊博 | 申请(专利权)人: | 北京元支点信息安全技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/08;H04L29/06 |
代理公司: | 北京睿博行远知识产权代理有限公司 11297 | 代理人: | 龚家骅 |
地址: | 100010 北京市东*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明属于深度学习技术领域,具体涉及基于深度学习和数据聚类的伴随式诱饵生成方法及装置,所述方法执行以下步骤:步骤1:获取用户数据,使用预建立的数据分类模型对用户数据进行分类,为分类后的每个类别的用户数据添加标签;步骤2:建立对抗生成网络模型,同时基于对抗网络生成模型的模型结构,建立适配的循环神经网络。采用深度学习的聚类方法,以及对抗生成网络算法的文本处理手段,达到智能生成伴随式诱饵的目的,同时生成的诱饵的相似度更高,提升了诱捕攻击者的能力。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 学习 数据 伴随 诱饵 生成 方法 装置 | ||
【主权项】:
暂无信息
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