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龙图腾网恭喜江苏易安联网络技术有限公司申请的专利一种基于变分自编码器和属性的动态访问控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114944945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210498302.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于变分自编码器和属性的动态访问控制方法是由秦益飞;胡钺琳;胡晓燕;杨正权设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变分自编码器和属性的动态访问控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于变分自编码器和属性的动态访问控制方法，包括静态规则匹配和基于变分自编码器VariationalAuto‑Encoder,VAE的动态访问决策。输入一条访问请求后，静态规则匹配对访问用户组、访问时间等静态属性进行匹配，过滤出符合要求的请求；然后，利用Intro‑VAE对请求的报文流量特征及请求对应会话的统计特征计算损失误差，若低于一定阈值则对其访问授权。同时，本发明利用增量学习对Intro‑VAE实现了模型更新，以适应新样本的加入。本发明能够有效地实现动态访问控制，及时发现并阻断网络中的异常访问行为，并且适用于标记样本量极少且缺乏异常样本的情况，更符合实际需求。

本发明授权一种基于变分自编码器和属性的动态访问控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分自编码器和属性的动态访问控制方法，其特征在于，包括静态规则匹配和基于VAE模型的动态访问决策两部分，包括如下几个步骤：步骤1、设置访问控制的静态规则；步骤2、获取日志文件，提取数据特征，训练VAE模型；步骤3、在有新类型的用户数据时，对VAE模型进行增量训练；步骤4、结合静态规则与VAE模型，实现动态访问控制；所述步骤2具体包括如下子步骤：步骤2.1、获取日志文件，以每条访问请求为单位对用户访问行为计算特征；步骤2.2、将特征数据进行数字化和标准化处理；步骤2.3、通过聚类算法对原始数据集分类，将数据量远大于其他类的一类数据集作为正常访问数据，得到VAE模型的训练集；步骤2.4、设置VAE模型网络结构和损失函数；步骤2.5、利用训练数据集训练VAE模型，计算异常分类的阈值，并保存模型参数；所述步骤2.4中的VAE模型采用Intro-VAE网络结构，由编码器、解码器和辨别器组成；编码器的损失函数等于VAE网络和辨别器两部分输出的损失函数相加，解码器的损失函数等于重构损失函数加辨别器输出的损失函数；异常分类的阈值等于训练后的VAE模型测试训练样本得到均方误差的均值；所述步骤4具体包括如下子步骤：步骤4.1、在输入一条访问请求时，计算该条请求的相关属性；步骤4.2、将生成的属性特征向量输入访问控制引擎中，根据静态访问规则判断该条请求是否是合法的，拒绝不符合要求的请求；步骤4.3、对于通过规则过滤的请求，将其特征向量输入VAE模型计算重构损失函数，判断是否为异常请求；步骤4.4、输出访问决策的结果。

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