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基于统计学习的威胁情报利用与繁殖方法

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本发明提出了一种基于统计学习的威胁情报利用与繁殖方法，应用于网络安全领域，基于有限的已知威胁情报，通过统计学习，发现大量未知的威胁情报，实现威胁情报的繁殖。为了躲避安全检测，网络攻击的变化速度越来越快，导致威胁情报的数量增多、时效性缩短。只利用已知威胁情报的安全检测模型，会受到模型退化问题的影响，准确度下降。本发明基于统计学习算法，引入可信度，代替静态阈值，提高模型对未知威胁的识别能力；该方法支持多种异构检测模型，基于可信度对比，实现多模型协同防御；该方法引入滑动时间窗概念，实现检测模型对新出现的威胁情报的快速吸收，对过期情报的有效遗忘。

著录项

公开/公告号CN109462578B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-11

原文格式PDF
申请/专利权人南开大学;
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申请/专利号CN201811227305.0
发明设计人王志;杨帆;李昊润;林美含;杨晨煜;刘新慧;
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申请日2018-10-22
分类号H04L9/40(20220101);
代理机构12223 天津耀达律师事务所;
代理人侯力
地址 300071 天津市南开区卫津路94号
入库时间 2022-08-23 13:00:28

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