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公开(公告)号：CN110351307A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910751220.0
申请日：2019-08-14
Applicant: 杭州安恒信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于集成学习的异常用户检测方法及系统，涉及网络安全的技术领域，包括采集用户的待检测行为信息，其中，待检测行为信息包括至少一个行为特征信息；将行为特征信息，以及与行为特征信息对应的预设特征基线进行比对，得到比对结果；根据比对结果从待检测行为信息中提取异常行为信息，并将存在异常行为信息的用户确定为疑似异常用户；最后利用预设集成学习模型对疑似异常用户进行评分，将评分结果达到预设分数的疑似异常用户确定为异常用户。本发明以用户为核心对象建立检测系统，基于预设集成学习模型可以准确定位异常用户，及时发现内部威胁，进而及时终止内部威胁，杜绝信息泄露。
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