[发明专利]使用深度递归神经网络的上下文感知特征嵌入和序列日志数据的异常检测在审
| 申请号： | 202110514951.0 | 申请日： | 2019-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN113190842A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | H·哈吉米尔萨德;G-T·周;A·布朗斯沃德;N·阿格尔沃;P·钱德拉谢卡;K·R·尼亚 | 申请（专利权）人： | 甲骨文国际公司 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/80;H04L29/06 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 李晓芳 |
| 地址： | 美国加*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及使用深度递归神经网络的上下文感知特征嵌入和序列日志数据的异常检测。本文提供了用于基于序列预测将网络流量或操作日志的特征进行上下文嵌入以进行异常检测的技术。在实施例中，计算机具有检测异常网络流的预测性递归神经网络(RNN)。在实施例中，RNN将表示日志消息的稀疏特征向量按上下文转码为密集特征向量，该密集特征向量可以是预测性的或被用于生成预测性向量。在实施例中，图嵌入改善日志踪迹的特征嵌入。在实施例中，计算机从相关日志消息中检测独立的踪迹并对其进行特征编码。这些技术可以通过对网络分组流、日志消息和/或日志踪迹的上下文感知特征嵌入进行异常分析来检测恶意活动。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 深度 递归 神经网络 上下文 感知 特征 嵌入 序列 日志 数据 异常 检测 | ||
【主权项】：
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