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摘要：本发明公开了一种基于Linux内核领域知识的内核异常识别方法及系统，方法包括：提取Linux内核文本数据；在Linux内核文本数据中根据预设的内核异常语料库提取重点特征；将Linux内核文本数据和重点特征分别进行向量化表示得到文本数据向量矩阵和异常词汇向量矩阵；将文本数据向量矩阵和异常词汇向量矩阵利用注意力机制进行局部异常语义特征增强，得到突出重点异常特征的区域异常增强语义特征矩阵；将区域异常增强语义特征矩阵利用预先训练好的内核异常分类器分类得到内核异常识别结果。本发明提高了数据安全性，并提高了内核异常识别的准确率和识别效率。
主权项：1.一种基于Linux内核领域知识的内核异常识别方法，其特征在于，包括下述步骤：S101，提取Linux内核文本数据；S102，将提取的Linux内核文本数据根据预设的内核异常语料库提取重点特征；S103，将Linux内核文本数据和重点特征分别进行向量化表示得到文本数据向量矩阵和异常词汇向量矩阵；S104，将文本数据向量矩阵和异常词汇向量矩阵利用注意力机制进行局部异常语义特征增强，得到突出重点异常特征的区域异常增强语义特征矩阵，函数表达式为： ，上式中，表示区域异常增强语义特征矩阵的第j行，，表示交互信息向量的第k个元素，表示异常词汇向量矩阵某列中的第k行元素，且有： ，上式中，为softmax激活函数，表示文本数据向量矩阵第j行，上标中的T为转置；S105，将区域异常增强语义特征矩阵利用预先训练好的内核异常分类器分类得到内核异常识别结果，所述内核异常分类器被预先训练建立了区域异常增强语义特征矩阵、内核异常识别结果两者之间的映射关系。
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