一种针对邮箱的网络攻击异常行为检测方法

    公开(公告)号:CN118316730A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410711421.9

    申请日:2024-06-04

    Abstract: 本发明属于网络攻击检测领域,具体公开了一种针对邮箱的网络攻击异常行为检测方法,具体包括:S1:捕获网络流量PCAP数据包;S2:解析捕获的网络流量PCAP数据包,过滤邮件收件协议的加密流量;S3:对所述邮件收件协议的加密流量进行深度检测,提取非加密元数据以及会话的时间;S4:根据提取的非加密元数据以及会话的时间筛选有效交互会话,并补充源IP和目的IP的单位信息;S5:基于源IP在特定时间访问多个不同目的IP的模式,自动产生告警。本发明从攻击者的角度出发,通过对加密邮件流量的统计分析,建立收信异常行为模型,以有效发现潜伏于邮件加密传输流量之下的APT攻击事件。

    用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111861545B

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202010573448.8

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 本申请涉及一种用户行为画像的构建方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:构建用户行为画像模型;生成用户行为特征向量和生成行为对象特征向量;计算分组判别结果与设定分组的分组误差,和,将用户行为特征向量和行为对象特征向量重构生成行为矩阵,并计算重构生成的行为矩阵为用户行为矩阵的生成概率;根据最小化模型方法,优化用户行为画像模型,更新用户行为画像模型参数;用户行为画像模型构建成功,向构建成功的用户行为画像模型输入用户行为数据,获得与用户行为数据对应的用户行为画像。用以解决现有的用户行为画像模型构建时更专注于用户的共性,难以获取具有个性化且可区分性的用户行为画像的问题。

    一种基于时空轨迹的用户识别方法及装置

    公开(公告)号:CN110515981B

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN201810489734.9

    申请日:2018-05-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于时空轨迹的用户识别方法及装置,包括:获取待识别用户的兴趣区域;构建待识别用户和数据库中用户的时空关系网络;利用node2vec算法计算所述待识别用户的特征向量和数据库中用户的特征向量;计算待识别用户特征向量与数据库中用户特征向量的相似度;通过所述相似度的排序,识别数据库中与待识别用户最相似的用户。本发明提供的技术方案综合考虑用户自身行为与用户间关系特征,兼顾对用户行为的稳定性和差异性的特征描述。其中,用户兴趣区域的获取更多的考虑行为稳定性,网络边权的设计更多的考虑差异性,采用多视角自主表示学习有助于获得更加鲁棒性的用户向量表示。

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