基于机器学习的主动发现特权威胁异常行为的方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的主动发现特权威胁异常行为的方法及装置，方法包括：接入特权账号会话日志数据，接入特权账号终端操作审计日志数据；对特权账号会话日志数据和特权账号终端操作审计日志数据进行处理；根据需要，选择让机器学习算法学习的历史日志数据或历史日志数据中某个维度数据；创建机器学习工作流模型，确认机器学习执行分析任务所需的配置信息和元数据；通过机器学习，自动确认正常行为基线并开始实时检测；判断是否检测到特权威胁异常行为，如是，实时报告特权威胁异常行为；否则，返回。本发明能最大限度减少因个人经验问题而导致的误报或者漏报问题，降低特权威胁安全隐患，为企业特权账号安全保驾护航。