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Method for Semi-Supervised Learning Approach to Add Context to Malicious Events

机译:半监督学习方法向恶意事件添加上下文的方法

摘要

An information handling system includes an input and a processor. The processor receives a sequence of events, detects a first event within the sequence of events, determines a first state of a Markov model associated with the first event, detects a second event within the sequence of events, determines a second state of the Markov model associated with the second event, detects a state transition from the first state to the second state in the Markov model, determines a partial match of the sequence of events to a kill sequence of events in response to the state transition from the first state to the second state in the Markov model, and logs all events that occurred in the information handling system in between the first event and the second event.
机译:信息处理系统包括输入和处理器。处理器接收事件序列,检测事件序列中的第一事件,确定与第一事件相关的马尔可夫模型的第一状态,检测事件序列中的第二事件,确定马尔可夫模型的第二状态与第二事件相关联,在马尔可夫模型中检测从第一状态到第二状态的状态转换,响应于从第一状态到第二状态的状态转换,确定事件序列与事件的终止序列的部分匹配。马尔可夫模型中的第二个状态,并记录在信息处理系统中在第一个事件和第二个事件之间发生的所有事件。

著录项

  • 公开/公告号US2017171228A1

    专利类型

  • 公开/公告日2017-06-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SECUREWORKS HOLDING CORPORATION;

    申请/专利号US201514966595

  • 发明设计人 LEWIS I. MCLEAN;

    申请日2015-12-11

  • 分类号H04L29/06;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:51:25

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