一种基于融合机器学习算法的用户安全行为基线分析方法

摘要

一种基于融合机器学习算法的用户安全行为基线分析方法，针对要监控的用户或设备建立行为特征矩阵；建立基于时间维度的二维特征矩阵；定位行为基线异常的用户或设备；对行为异常的用户或设备抽取时间维度的特征向量；定位发生基线异常的时间。本发明基于融合机器学习算法，从行为特征和行为发生频度两个方面对用户行为的安全性进行异常匹配，从而判断用户的行为是否威胁到网络安全或存在渗透攻击的可能。