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申请/专利权人：天翼云科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于主机特征及运行特征的资产归属识别方法，包括以下步骤：步骤1：1.1数据采集；1.2端口信息Pi向量化；1.3中间件信息Ii向量化；1.4进程信息Si向量化；步骤2：构建深度学习模型；2.1拼接端口信息Pi和中间件信息Ii，生成合成特征向量Ci，将Ci输入卷积神经网络进行学习，设置模型最后一层输出的矩阵特征维度为m*n；2.2将进程特征向量Si输入循环神经网络进行学习；2.3拼接两组特征向量，输入全连接层，完成模型训练；步骤3：对未知归属的资产进行识别。本发明能够根据主机功能及所部署的业务，识别到与其功能高度相似的已知主机样本，从而完成主机归属识别操作，另外，可以实时进行识别，降低人力溯源成本，且该方法可扩展性强。
主权项：1.一种基于主机特征及运行特征的资产归属识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：1.1数据采集；1.2端口信息Pi向量化；1.3中间件信息Ii向量化；1.4进程信息Si向量化；步骤2：构建深度学习模型2.1拼接端口信息Pi和中间件信息Ii，生成合成特征向量Ci，将Ci输入卷积神经网络进行学习，设置模型最后一层输出的矩阵特征维度为m*n；2.2将进程特征向量Si输入循环神经网络进行学习，为保证两组模型生成的特征向量在后续训练中权重相当，设置模型最后一层输出的向量特征维度为m*n；2.3拼接两组特征向量，输入全连接层，完成模型训练；步骤3：对未知归属的资产进行识别，且识别时，采用相同的预处理方法对样本进行特征提取，分别输入卷积神经网络和循环神经网络计算矩阵特征和向量特征，并将向量拼接结果输入至全连接层进行结果预测，输出结果为判断成各类归属角色的概率，依据概率从高到低排序进行归属识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天翼云科技有限公司 一种基于主机特征及运行特征的资产归属识别方法
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