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USING MACHINE-LEARNING MODELS TO AUTHENTICATE USERS AND PROTECT ENTERPRISE-MANAGED INFORMATION AND RESOURCES

机译:使用机器学习模型来验证用户并保护企业管理的信息和资源

摘要

Aspects of the disclosure relate to using machine-learning models to authenticate users and protect enterprise-managed information and resources. In some embodiments, a computing platform may receive user interaction data from enterprise computing infrastructure and may train one or more authentication models based on this data. Subsequently, the computing platform may receive, from a first application server, a request to authenticate a first user to a first user account in a first usage session hosted by the first application server. In response to receiving this request, the computing platform may identify whether session-specific interaction data for the first usage session is valid based on the one or more authentication models. If the interaction data is identified as being valid, the computing platform may generate and send one or more commands directing the first application server to allow the first user to access the first user account in the first usage session.
机译:本公开的各方面涉及使用机器学习模型来验证用户并保护企业管理的信息和资源。 在一些实施例中,计算平台可以从企业计算基础架构接收用户交互数据,并且可以基于该数据训练一个或多个认证模型。 随后,计算平台可以从第一应用服务器接收将第一用户认证到由第一应用服务器托管的第一使用会话中的第一用户帐户的请求。 响应于接收到该请求,计算平台可以识别第一用途会话的特定会话特定交互数据是否基于一个或多个认证模型是有效的。 如果识别交互数据是有效的,则计算平台可以生成并发送引导第一应用服务器以允许第一用户在第一使用会话中访问第一用户帐户的一个或多个命令。

著录项

  • 公开/公告号US2021392124A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-12-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 BANK OF AMERICA CORPORATION;

    申请/专利号US202016899087

  • 发明设计人 ALBENA N. FAIRCHILD;ELENA KVOCHKO;

    申请日2020-06-11

  • 分类号H04L29/06;G06N20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 22:51:11

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