公开(公告)号：CN116938489A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202210347799.6

申请日：2022-04-01

Applicant: 中移信息技术有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 张美鸥 ,  曹继文 ,  杨宇婷 ,  林海艺 ,  梁雁斌

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本申请提供一种用户异常行为预测方法及装置，其中方法包括：获取用户行为日志进行归一化和矩阵化处理，转换为用户行为日志矩阵；将用户行为日志矩阵输入至用户异常行为检测模型，获得用户异常行为检测模型输出的第一用户异常行为类别；用户异常行为检测模型是基于用户行为日志矩阵样本以及预先确定的用户异常行为类别标签训练后获得的；采用模糊粗糙集对用户行为日志矩阵进行分析，获得第二用户异常行为类别；对第一用户异常行为类别和第二用户异常行为类别进行加权判断，确定目标用户异常行为类别；将具有异常行为的用户作为监控对象，采用基于高斯和粒子滤波算法的预测模型预测用户行为的状态变量的概率分布，基于概率分布进行不同级别的告警。

公开(公告)号：CN113032774A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN201911353152.9

申请日：2019-12-25

Applicant: 中移动信息技术有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 杨宇婷 ,  曹继文 ,  敖锦蓉 ,  林海艺

IPC: G06F21/55 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种异常检测模型的训练方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取多个对象信息，多个对象信息中包括多个带有异常标签的对象信息；至少基于多个对象信息，训练异常检测模型。由此，能够解决网络异常检测占用内存大、检测精准度不高的问题。

公开(公告)号：CN114637826A

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN202011491365.0

申请日：2020-12-16

Applicant: 中移动信息技术有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 曹继文 ,  杨宇婷 ,  敖锦蓉 ,  徐海勇 ,  刘虹 ,  陶涛 ,  尚晶 ,  林海艺

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/35

Abstract: 本申请提供了一种用户行为分类审计方法、装置、设备及计算机存储介质。该用户行为分类审计方法，包括：采集用户行为信息；在确定用户行为信息中存在预设的关键字的情况下，利用预设的决策树分类模型对用户行为信息进行分类，确定用户行为信息的类别；其中，决策树分类模型是利用K折交叉验证及改进的梯度提升决策树算法进行模型训练得到的；获取用户行为信息的类别对应的审计日志。根据本申请实施例，能够提高用户行为分类审计的准确率。

公开(公告)号：CN113032774B

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN201911353152.9

申请日：2019-12-25

Applicant: 中移动信息技术有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 杨宇婷 ,  曹继文 ,  敖锦蓉 ,  林海艺

IPC: G06F21/55 ,  G06F18/2433

Abstract: 本发明公开了一种异常检测模型的训练方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取多个对象信息，多个对象信息中包括多个带有异常标签的对象信息；至少基于多个对象信息，训练异常检测模型。由此，能够解决网络异常检测占用内存大、检测精准度不高的问题。