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申请/专利权人：湖北大学;赛尔网络有限公司
摘要：本发明公开了一种用户异常网络行为预测方法及装置，适用于网络安全领域。本发明提供的方法包括：采集用户流量数据，检测获得第一异常流量；分析与用户行为相关的异常流量特征并自定义用户异常行为类型，构建训练集和测试集；通过对预定义的神经网络进行训练、测试，得到异常流量识别模型；通过异常流量识别模型识别异常流量，得到第二异常流量；根据第一异常流量和第二异常流量，提取用户网络行为的时间段特征，并对异常流量数据包进行标记；将标记后的所述用户流量数据输入LSTM算法，训练得到预测模型。通过所述预测模型预测用户异常网络行为。通过本发明可以准确识别、预测用户异常网络行为，保障网络安全。
主权项：1.一种用户异常网络行为预测方法，其特征在于，包括：S1、采集用户流量数据，根据预定义规则检测所述用户流量数据，获得第一异常流量；S2、根据不同网络环境的设定，分析与用户行为相关的异常流量特征并自定义用户异常行为类型，将所述异常流量特征作为神经网络的输入向量，构建训练集和测试集；S3、通过所述训练集和测试集分别对预定义的神经网络进行训练、测试，得到异常流量识别模型；S4、通过所述异常流量识别模型识别未被预定义规则检测出的异常流量，获得第二异常流量；S5、根据所述第一异常流量和所述第二异常流量，提取用户网络行为的时间段特征，并根据所述时间段特征对所述用户流量数据中异常流量数据包进行标记；S6、将标记后的所述用户流量数据作为LSTM算法的输入，训练得到用户行为预测模型，通过所述预测模型预测用户异常网络行为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北大学 赛尔网络有限公司 一种用户异常网络行为预测方法及装置
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