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基于个人行为时序特征的内部威胁人物风险预测方法

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本发明涉及基于时序特征的内部威胁人物风险预测方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先对人物的累计历史行为信息进行预处理和特征提取，包括对人物信息的量化采样、预加重和加窗，并将来自多域异构的人物数据提取为相应的数字特征；然后进行内部威胁人物预测模型合成训练，构建基于LSTM的内部威胁人物风险预测模型；最后使用基于LSTM的内部威胁人物风险预测模型进行风险预测评估以及预警。本发明相比其他常用方法有较高的准确率，为企业提供了一种量化内部威胁的依据，提供了一种分层的内部威胁人物预警模式。

著录项

公开/公告号CN108388969A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-08-10

原文格式PDF
申请/专利权人北京理工大学;
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申请/专利号CN201810233655.1
发明设计人罗森林;陈骋;潘丽敏;曲乐炜;张笈;
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申请日2018-03-21
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构
代理人
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
入库时间 2023-06-19 06:33:14

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-06-28

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20180321

实质审查的生效
2018-08-10

公开

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