[发明专利]一种基于行为特征编码的半监督网络异常行为检测方法有效
| 申请号： | 202110228338.2 | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN113032778B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 周颖杰;宋绪成;刘凡兴;张彦如;朱策;刘凌峤 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李蕊 |
| 地址： | 610041 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于行为特征编码的半监督网络异常行为检测方法，属于网络安全技术领域。本发明通过无标签网络行为样本对特征编码网络进行预训练，获得基于流型空间的三种特征表示；预训练学习到的特征编码表示有效表达了正常样本的先验分布特征，能够使网络异常行为在基于流行空间的特征表达上与正常行为具有显著差异。然后利用无标签网络行为数据样本和有标签的网络异常行为数据样本对整个网络(由特征编码网络和异常打分网络组成的网络)进行端到端的训练，以联合优化特征编码网络的重建误差和整个网络的异常打分。联合优化后，网络正常行为与异常行为能够得到有效区分，从而帮助系统获得优异的网络异常行为检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 行为 特征 编码 监督 网络 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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