[发明专利]基于特征工程和表示学习的机器行为识别方法有效
| 申请号： | 202110910834.6 | 申请日： | 2021-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113608946B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 郭承禹;潘进;王磊;刘洋;张翠;谢程利;辛永辉 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心 |
| 主分类号： | G06F11/22 | 分类号： | G06F11/22;G06F11/26;G06F11/34;H04L9/40 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 100029*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 基于特征工程和表示学习的机器行为识别方法，由三个步骤构成：步骤一，对大数据进行分析，通过时间、频次等多维度的信息，建立3σ模型，用于确定机器行为的访问时间频段，在机器行为的访问时间频段下，通过分组聚合等方式，归纳总结提取出基于机器行为的特征；步骤二，并通过查阅API文档、软件模拟复现、官方的RFC文档等方式对行为进行定义和命名，整合成一组完备的机器行为特征，完成基于特征工程机器行为识别工作；步骤三，对识别效果不佳的模型加入与其他行为存在交集的特征，去排除其他行为，以提高准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 工程 表示 学习 机器 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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