专利转让平台_买专利_卖专利_中国高校专利技术交易-买卖发明专利上知查网

全部分类
全部分类
一种内部用户异常行为检测方法、系统及计算机存储介质

一种内部用户异常行为检测方法、系统及计算机存储介质

IPC分类号 : H04L29/06

申请号
CN201811293726.3
可选规格
  • 专利类型: 发明专利
  • 法律状态: 有权
  • 申请日: 2018-11-01
  • 公开号: CN109302410B
  • 公开日: 2019-02-01
  • 主分类号: H04L29/06
  • 专利权人: 桂林电子科技大学

专利摘要

本发明提出一种内部用户异常行为检测方法,包括采集用户在Linux系统中的操作命令;对采集到的所述操作命令做预处理,得到有固定行数的矩阵;根据所述预处理后的数据生成词汇表;根据所述词汇表将操作命令由英文格式转换为有序的数值形式;按一定比例将采集到的样本数据划分为训练集和测试集;使用LSTM算法对所述训练集进行训练,得到训练模型;使用所述训练模型对测试集进行验证得到输出数据;使用双峰法对所述输出数据进行分析并确定判决阈值;通过所述判决阈值判断用户是否存在异常操作行为。本发明利用长短期记忆网络与双峰法结合,能够更加准确区分不同类型数据,全面的提升模型检测用户异常行为能力,提升用户异常行为检测的查全率,查准率。

权利要求

1.一种内部用户异常行为检测方法,其特征在于,该方法包括:

采集用户在Linux系统中的操作命令;

对采集到的所述操作命令做预处理,得到有固定行数的命令矩阵;

根据所述预处理后的数据生成词汇表;

根据所述词汇表将操作命令由英文格式转换为有序的数值形式;

按一定比例将采集到的样本数据划分为训练集和测试集;

使用LSTM算法对所述训练集进行训练,得到训练模型;

使用所述训练模型对测试集进行验证得到输出数据;

使用双峰法对所述输出数据进行分析并确定判决阈值;

通过所述判决阈值判断用户是否存在异常操作行为。

2.根据权利要求1所述的一种内部用户异常行为检测方法,其特征在于,所述使用双峰法对所述输出数据进行分析并确定判决阈值,具体包括:

读入训练模型输出数据,统计输出数据个数n以及每个输出数据对应的值Yi,1≤i≤n;

统计0~1范围内的数值的个数,画出对应输出数据直方图;

根据所述直方图选取最高双峰之间的谷底对应的数值作为阈值ω。

3.根据权利要求2所述的一种内部用户异常行为检测方法,其特征在于,所述通过所述判决阈值判断用户是否存在异常操作行为,具体为:

遍历原始输出数据,根据选取的阈值对所述输出数据进行分类,若所述输出数据大于或等于阈值ω的输出值划为正常操作,输出设定Yend设置为0,若所述输出数据小于阈值ω划为异常操作,输出设定Yend设置为1。

4.根据权利要求1所述的一种内部用户异常行为检测方法,其特征在于,所述训练模型包括输入层、嵌入层、LSTM层、全连接层和回归层。

5.根据权利要求1所述的一种内部用户异常行为检测方法,其特征在于,所述训练模型包括:

遗忘门ft,遗忘门ft表示为:

ft=σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)

其中,Wf是遗忘门的权重矩阵,[ht-1,xt]表示以当前时刻的输入xt和上一时刻的输出ht-1作为输入,bf是遗忘门的偏置项,σ是门限,选取sigmoid函数;

输入门it,输入门it表示为:

it=σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)

其中,Wi是输入门的权重矩阵,bi是输入门的偏置项,σ是门限,选取sigmoid函数;

当前时刻的候选Cell单元状态表示为:

其中,Wc为权重矩阵,bc为偏置项,tanh是门限,选取tanh函数;

当前时刻的Cell单元状态Ct表示为:

输出门ot,输出门ot表示为:

ot=σ(Wo·[ht-1,xt]+bo)

其中,Wo表示输出权重矩阵,bo表示偏置项,σ是门限,选取sigmoid函数;

LSTM的最终输出ht表示为:

ht=ot*tanh(Ct)。

6.一种内部用户异常行为检测系统,其特征在于,该检测系统包括:

采集单元,用于采集用户在Linux系统中的操作命令;

预处理单元,用于对采集到的所述操作命令做预处理,得到有固定行数的命令矩阵;

生成单元,用于根据所述预处理后的数据生成词汇表;

转换单元,用于根据所述词汇表将操作命令由英文格式转换为有序的数值形式;

划分单元,用于按一定比例将采集到的样本数据划分为训练集和测试集;

训练单元,用于使用LSTM算法对所述训练集进行训练,得到训练模型;

验证单元,用于使用所述训练模型对测试集进行验证得到输出数据;

分析单元,用于使用双峰法对所述输出数据进行分析并确定判决阈值;

判决单元,用于通过所述判决阈值判断用户是否存在异常操作行为。

7.根据权利要求6所述的一种内部用户异常行为检测系统,其特征在于,所述分析单元包括:

统计单元,用于读入训练模型输出数据,统计输出数据个数n以及每个输出数据对应的值Yi,1≤i≤n;

输出单元,用于统计0~1范围内的数值的个数,画出对应输出数据直方图;

选取单元,用于根据所述直方图选取最高双峰之间的谷底对应的数值作为阈值ω。

8.根据权利要求7所述的一种内部用户异常行为检测系统,其特征在于,所述判决单元的判决过程为:遍历原始输出数据,根据选取的阈值对所述输出数据进行分类,若所述输出数据大于或等于阈值ω的输出值划为正常操作,输出设定Yend设置为0,若所述输出数据小于阈值ω划为异常操作,输出设定Yend设置为1。

9.根据权利要求6所述的一种内部用户异常行为检测系统,其特征在于,训练模型包括:

遗忘门ft,遗忘门ft表示为:

ft=σ(Wf·[ht-1,xt]+bf)

其中,Wf是遗忘门的权重矩阵,[ht-1,xt]表示以当前时刻的输入xt和上一时刻的输出ht-1作为输入,bf是遗忘门的偏置项,σ是门限,选取sigmoid函数;

输入门it,输入门it表示为:

it=σ(Wi·[ht-1,xt]+bi)

其中,Wi是输入门的权重矩阵,bi是输入门的偏置项,σ是门限,选取sigmoid函数;

当前时刻的候选Cell单元状态表示为:

其中,Wc为权重矩阵,bc为偏置项,tanh是门限,选取tanh函数;

当前时刻的Cell单元状态Ct表示为:

输出门ot,输出门ot表示为:

ot=σ(Wo·[ht-1,xt]+bo)

其中,Wo表示输出权重矩阵,bo表示偏置项,σ是门限,选取sigmoid函数;

LSTM的最终输出ht表示为:

ht=ot*tanh(Ct)。

10.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1~5任意一项所述的内部用户异常行为检测方法。

一种内部用户异常行为检测方法、系统及计算机存储介质专利购买费用说明

专利买卖交易资料

Q:办理专利转让的流程及所需资料

A:专利权人变更需要办理著录项目变更手续,有代理机构的,变更手续应当由代理机构办理。

1:专利变更应当使用专利局统一制作的“著录项目变更申报书”提出。

2:按规定缴纳著录项目变更手续费。

3:同时提交相关证明文件原件。

4:专利权转移的,变更后的专利权人委托新专利代理机构的,应当提交变更后的全体专利申请人签字或者盖章的委托书。

Q:专利著录项目变更费用如何缴交

A:(1)直接到国家知识产权局受理大厅收费窗口缴纳,(2)通过代办处缴纳,(3)通过邮局或者银行汇款,更多缴纳方式

Q:专利转让变更,多久能出结果

A:著录项目变更请求书递交后,一般1-2个月左右就会收到通知,国家知识产权局会下达《转让手续合格通知书》。

动态评分

0.0

没有评分数据
没有评价数据
×

打开微信,点击底部的“发现”

使用“扫一扫”即可将网页分享至朋友圈

×
复制
用户中心
我的足迹
我的收藏

您的购物车还是空的,您可以

  • 微信公众号

    微信公众号
在线留言
返回顶部