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申请/专利权人：中国科学院信息工程研究所
摘要：本发明公开一种基于流量分析的工业终端信任评估方法及系统，该方法包括：形成已标记数据集U0和未标记数据集V0；基于已标注数据集Ui进行模型训练，得到工业终端信任评估模型Mi；基于工业终端信任评估模型Mi评估未标注数据集Vi中数据样本的可信度，并将高可信度数据样本和经过人工标注的低可信度数据样本加入到已标记数据集Ui来形成已标记数据集Ui+1，基于未标注数据集Vi中的其他数据样本形成未标注数据集Vi+1；进行迭代训练后，得到训练后的工业终端信任评估模型；基于训练后的工业终端信任评估模型对无法使用现有终端信任评估组件的工业终端进行信任评估，得到风险评估结果。本发明可以对无法使用现有终端信任评估组件的工业终端进行信任评估。
主权项：1.一种基于流量分析的工业终端信任评估方法，其特征在于，所述方法包括：构建训练数据集，并通过对训练数据集中的部分数据样本进行人工标注，形成已标记数据集U0和未标记数据集V0；基于已标注数据集Ui进行模型训练，得到工业终端信任评估模型Mi；其中，所述工业终端信任评估模型Mi的结构包括：包含多个集分类器的集成分类器、包含基于硬投票的集成学习策略与基于不确定性采样的主动学习策略的综合评估模块，i为自然数；基于工业终端信任评估模型Mi评估未标注数据集Vi中数据样本的可信度，并将高可信度数据样本和经过人工标注的低可信度数据样本加入到已标记数据集Ui来形成已标记数据集Ui+1，基于未标注数据集Vi中的其他数据样本形成未标注数据集Vi+1；令i＝i+1，并重新执行所述基于已标注数据集Ui进行模型训练，直至i达到最大迭代次数或工业终端信任评估模型Mi的性能满足预设条件后，得到训练后的工业终端信任评估模型；基于训练后的工业终端信任评估模型对无法使用现有终端信任评估组件的工业终端进行信任评估，得到风险评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院信息工程研究所 一种基于流量分析的工业终端信任评估方法及系统
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