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申请/专利权人：西南科技大学;中国兵器装备集团自动化研究所有限公司
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的多维度内部威胁检测方法，包括以下步骤：收集并预处理多源数据集合，得到用户行为数据文件并抽取关键行为特征并标记潜在威胁行为，得到统计特征；利用行为编码规则将用户操作行为进行序列化，得到行为序列特征；利用时间依赖性、图结构相关性和数据降维性三个维度对行为序列特征进行深化特征提取，得到多维度特征；对多维度特征进行融合，得到多维度融合特征；将多维度融合特征与统计特征进行融合，得到综合总特征；将综合总特征输入到威胁检测模块中进行内部威胁检测。本发明能够多角度分析并深入挖掘用户行为模式，揭示用户行为的本质特性，识别潜在的安全风险，有效提升了内部威胁检测的准确性和效率。
主权项：1.一种基于深度学习的多维度内部威胁检测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集由正常行为和恶意行为组成的多源数据集合，再对所述多源数据集合进行预处理，得到用户行为数据文件；基于所述用户行为数据文件，利用统计方法和统计编码规则抽取关键行为特征并标记潜在威胁行为，得到用于表示用户行为模式的统计特征；基于所述用户行为数据文件，利用行为编码规则并按时间顺序将用户操作行为进行序列化，得到行为序列特征；利用时间依赖性、图结构相关性和数据降维性三个维度对所述行为序列特征进行深化特征提取，得到多维度特征；所述多维度特征包括时序模式特征、图结构行为模式特征和序列综合特征；利用深度学习技术对所述多维度特征进行融合，得到多维度融合特征；将所述多维度融合特征与所述统计特征进行融合，得到综合总特征；将所述综合总特征输入到威胁检测模块中进行内部威胁检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南科技大学 中国兵器装备集团自动化研究所有限公司 一种基于深度学习的多维度内部威胁检测方法
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