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公开(公告)号：CN111163057B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201911246787.9
申请日：2019-12-09
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于异构信息网络嵌入算法的用户识别系统及方法，包括：数据处理模块、联合嵌入模块、评估分析模块；本发明基于行为分析的思路，利用多源异构的用户行为数据构建正常行为模型，当新时间周期的行为数据到来后，通过对比当前行为与正常行为模型的相似性执行用户识别，针对识别错误的情况，本发明还将基于点积相似性运算给出可疑行为排序。本发明可应用于企业内网中检测潜在的内部威胁，结合两种异构信息网络嵌入算法可以得到更加全面精确的行为模型，用户识别准确率得以提升10％左右，此外，本发明还将提供事件级别的溯源线索，可供安全监测人员进一步分析。
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公开(公告)号：CN111163057A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911246787.9
申请日：2019-12-09
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于异构信息网络嵌入算法的用户识别系统及方法，包括：数据处理模块、联合嵌入模块、评估分析模块；本发明基于行为分析的思路，利用多源异构的用户行为数据构建正常行为模型，当新时间周期的行为数据到来后，通过对比当前行为与正常行为模型的相似性执行用户识别，针对识别错误的情况，本发明还将基于点积相似性运算给出可疑行为排序。本发明可应用于企业内网中检测潜在的内部威胁，结合两种异构信息网络嵌入算法可以得到更加全面精确的行为模型，用户识别准确率得以提升10％左右，此外，本发明还将提供事件级别的溯源线索，可供安全监测人员进一步分析。
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