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基于用户行为确定恶意下载风险的系统和方法

摘要

本发明公开了一种用于基于用户行为来确定恶意下载风险的计算机实现的方法,该方法可包括:(1)识别处于恶意下载高风险的一组用户以及处于恶意下载低风险的一组用户,(2)确定一组高风险用户所共有并且不是一组低风险用户所共有的高风险下载行为模式,(3)分析未分类用户在预定义时间段的下载行为,以将下载行为分类为高风险或低风险,以及(4)响应于确定未分类用户的下载行为落入高风险下载行为模式的预定义相似度阈值内,将未分类用户分类为高风险用户。还公开了对应的系统和计算机可读介质。

著录项

  • 公开/公告号CN107810504A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-03-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 赛门铁克公司;

    申请/专利号CN201680034518.4

  • 发明设计人 L·余梅尔;

    申请日2016-06-14

  • 分类号G06F21/50(20130101);G06F21/56(20130101);G06F21/57(20130101);

  • 代理机构11280 北京泛华伟业知识产权代理有限公司;

  • 代理人徐舒

  • 地址 美国加利福尼亚州

  • 入库时间 2023-06-19 04:49:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-04-13

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F21/50 申请日:20160614

    实质审查的生效

  • 2018-03-16

    公开

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