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摘要：本发明公开了一种基于智能学习的网络安全分析系统及方法，所述方法包括，采集服务器端的用户ID单位时间内访问行为数据；将采集的访问行为数据输入预构建的行为识别模型中，输出与用户ID对应的行为标签，行为标签包括正常行为、恶意行为、异常行为与未知行为；采集异常行为与未知行为对应用户ID的预设时间内用户端行为数据，用户端行为数据包括b种移动行为数据；将b种移动行为数据一一对应建立分析集合，并一一计算每个分析集合的平均值和标准差，并将每个分析集合的平均值和标准差输入预构建的用户端行为分析模型中，获得用户端行为标签；可提升网络安全分析系统对恶意行为识别的准确性。

主权项：1.一种基于智能学习的网络安全分析方法，其特征在于，包括：采集服务器端的用户ID单位时间内访问行为数据；将采集的访问行为数据输入预构建的行为识别模型中，输出与用户ID对应的行为标签，行为标签包括正常行为、恶意行为、异常行为与未知行为；采集异常行为与未知行为对应用户ID的预设时间内用户端行为数据，用户端行为数据包括b种移动行为数据，b为大于0的整数；将b种移动行为数据一一对应建立分析集合，并一一计算每个分析集合的平均值和标准差，并将每个分析集合的平均值和标准差输入预构建的用户端行为分析模型中，获得用户端行为标签；用户端行为标签包括正常行为与恶意行为；所述b种移动行为数据包括预设时间内用户的点击间隔数据、鼠标移动速度数据、鼠标加速度数据、滚动距离数据与轨迹曲率变化率；所述构建用户端行为分析模型的方法包括：预先收集v组用户端行为数据，对一组用户端行为数据中b种移动行为数据一一对应建立分析集合，并一一计算每个分析集合的平均值和标准差，将一一计算每个分析集合的平均值和标准差作为用户端特征数据，对用户端特征数据设置用户端行为标签；将用户端特征数据作为用户端行为分析模型的输入，所述用户端行为分析模型以用户端特征数据对应的用户端行为标签作为输出，以用户端特征数据实际对应的用户端行为标签作为预测目标，以最小化行为用户端行为分析模型的损失函数值作为训练目标；当用户端行为分析模型的损失函数值小于等于预设的目标损失值时停止训练，获得用户端行为分析模型，用户端行为分析模型为深度信念网络、随机森林回归或朴素贝叶斯模型中的一种；所述分析集合包括点击分析集合、移动速度集合、加速度数据集合、滚动距离数据集合与轨迹曲率集合；点击分析集合根据预设时间内q个点击间隔数据建立；移动速度集合根据预设时间内w个鼠标移动速度建立；加速度数据集合根据预设时间内e个鼠标加速度数据建立；滚动距离数据集合根据预设时间内t个滚动距离数据建立；轨迹曲率集合根据预设时间内y个轨迹曲率变化率建立；q、w、e、t与y均为大于0的整数。

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