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一种基于孤立森林的用户异常访问行为检测方法

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本发明提供一种基于孤立森林的用户异常访问行为检测方法，包括：步骤10，基于用户访问行为的历史日志数据来构建数据集X；步骤20，基于孤立森林算法并利用数据集X来构建孤立森林模型；步骤30，利用孤立森林模型对用户访问行为的待检测日志数据进行异常检测，得到异常检测结果；步骤40，对异常检测结果进行处理。本发明基于孤立森林的机器学习算法来改进当前技术中人工特征难以描述以及人工成本高昂的缺点，同时能够自动地提取新的异常行为特征来供孤立森林模型自我学习，进一步提高了孤立森林模型的鲁棒性。并且在模型中每棵孤立二叉树的构建互不影响，在权重值的平衡下使得孤立森林模型对于高维数据具有较高的检测精度和效率。

著录项

公开/公告号CN114090402A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-25

原文格式PDF
申请/专利权人中国电子科技集团公司第三十研究所;
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申请/专利号CN202111292478.2
发明设计人廖游;黎臻;张玄;张超;
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申请日2021-11-03
分类号G06F11/34(20060101);G06N3/00(20060101);
代理机构51214 成都九鼎天元知识产权代理有限公司;
代理人张杰
地址 610000 四川省成都市高新区创业路6号
入库时间 2023-06-19 14:17:30

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-15

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F11/34 专利申请号:2021112924782 申请日:20211103

实质审查的生效

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