[发明专利]基于深度学习的小样本威胁风险预警方法及装置在审
| 申请号： | 202111142367.3 | 申请日： | 2021-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN114004277A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 吴萌;王占一 | 申请（专利权）人： | 奇安信科技集团股份有限公司;网神信息技术（北京）股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F40/30;G06F40/289;H04L9/40 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王宇杨 |
| 地址： | 100088 北京市西城区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供的基于深度学习的小样本威胁风险预警方法及装置，其中，该方法包括：通过收集互联网威胁风险信息；根据互联网威胁风险信息得到对应的词序列数据；将词序列数据分别输入片段语义提取模型和语义匹配模型，分别得到第一特征向量和第二特征向量，将第一特征向量和第二特征向量进行融合得到深层次特征；将深层次特征输入训练好的深度神经网络模型，得到互联网威胁风险信息的预警结果；训练好的深度神经网络模型是根据深层次特征样本以及对应的分类标签训练得到的。该方法利用提取的深层次特征进行互联网威胁风险信息预警，可以使得到的互联网威胁风险信息的预警结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 样本 威胁 风险 预警 方法 装置 | ||
【主权项】：
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