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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本发明公开了一种基于多POV的DNS授权依赖安全评估方法，涉及网络安全领域。所述方法包括：获取包括多POV的授权依赖元素的DNS授权依赖样本；利用专家经验，对DNS授权依赖样本进行评估标注，构建安全风险评估数据集；基于特征选择方法，从安全风险评估数据集中选取出多POV特征子集；利用多POV特征子集训练机器学习模型，得到DNS授权安全评估模型；获取待评估DNS授权信息，利用DNS授权安全评估模型输出DNS授权依赖安全评估结果。相较于现有技术，本发明所述方法计算速度快、评估准确性高、可解释性强，所构建的DNS授权安全评估模型具有高效高鲁棒的特性。
主权项：1.一种基于多POV的DNS授权依赖安全评估方法，其特征在于，包括：获取包括多POV的授权依赖元素的DNS授权依赖样本；利用专家经验，对所述DNS授权依赖样本进行评估标注，构建安全风险评估数据集；基于特征选择方法，从所述安全风险评估数据集中选取出多POV特征子集；利用所述多POV特征子集训练机器学习模型，得到DNS授权安全评估模型；获取待评估DNS授权信息，利用所述DNS授权安全评估模型输出DNS授权依赖安全评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 一种基于多POV的DNS授权依赖安全评估方法
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