一种基于动态更新机制的内部威胁融合检测方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于动态更新机制的内部威胁融合检测方法及系统，本发明基于组织内部采集的用户主客观特征数据，采用SAE模型提取高层融合特征，并引入基于SAE模型的学习样本筛选算法与特征、分类器双层泛化训练模式，实现融合检测针对用户主客观特征关联模式迁移的自适应能力。最终，借助本发明具备动态更新机制的内部威胁融合检测方法，研究者/安全分析人员可以根据实际场景需求，定制化选择训练所需的基于机器学习模型的双类/单类分类器，借助SAE模型的学习样本筛选算法与双层泛化训练模式，提升本发明检测系统针对用户特征融合模式偏移的时间自适应性，从而充分发挥融合检测优势，有效提升现有内部威胁检测系统的准确性与可行性。