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一种网络异常行为检测与分析的方法及系统

摘要

本发明公开了一种网络异常行为检测与分析的方法及系统,用以解决现有技术中训练数据不平衡影响训练效果并且无法对所有种类的攻击行为和攻击手段进行穷举的问题。该方法包括:S1、统计安全用户的访问行为特征数据;S2、根据所述特征数据构建一类支持向量机模型;S3、利用所述一类支持向量机模型对全网用户的访问行为特征进行预测分析以识别异常访问行为。本发明基于机器学习,更好地检测到网络的异常行为,及时发现不同类型的攻击,利用数据挖掘的特点,研究在线网络异常行为分析与检测,从而能够针对其作出有效的决策响应,提高网络安全性和资源利用率。

著录项

  • 公开/公告号CN107426199B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江鹏信信息科技股份有限公司;

    申请/专利号CN201710541775.3

  • 申请日2017-07-05

  • 分类号H04L29/06(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构33246 浙江千克知识产权代理有限公司;

  • 代理人周希良

  • 地址 311100 浙江省杭州市余杭区仓前街道向往街1008号14幢9-10层

  • 入库时间 2022-08-23 11:19:14

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