公开(公告)号：CN117955750B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410354642.5

申请日：2024-03-27

Applicant: 南昌大学

Inventor： 邵国林 ,  管延浩 ,  盛之硕

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  H04L67/02 ,  G06N3/0895 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于半监督模糊综合评价法的网络机器人行为检测方法，步骤1、Web会话识别：从原始Web访问记录中提取、聚合、排序并切割得到Web会话；步骤2、Web访问行为特征提取：从每个IP访问的会话内部和会话间分别提取行为特征，实现对用户Web访问行为的刻画；步骤3、基于半监督模糊综合评价法的模型训练：依据已标记训练数据集的分布特性自动构建模糊综合评价的隶属函数和权重，然后通过自监督迭代式评估，将置信度高的未标记样本纳入训练集中，以此提升隶属函数的准确度和模型整体性能；步骤4、网络机器人行为检测。本发明采用Web会话作为基本单位，综合考虑了每个IP访问的会话内部和会话间的Web访问行为，实现了对用户行为的全面评估。

公开(公告)号：CN117955750A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410354642.5

申请日：2024-03-27

Applicant: 南昌大学

Inventor： 邵国林 ,  管延浩 ,  盛之硕

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  H04L67/02 ,  G06N3/0895 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于半监督模糊综合评价法的网络机器人行为检测方法，步骤1、Web会话识别：从原始Web访问记录中提取、聚合、排序并切割得到Web会话；步骤2、Web访问行为特征提取：从每个IP访问的会话内部和会话间分别提取行为特征，实现对用户Web访问行为的刻画；步骤3、基于半监督模糊综合评价法的模型训练：依据已标记训练数据集的分布特性自动构建模糊综合评价的隶属函数和权重，然后通过自监督迭代式评估，将置信度高的未标记样本纳入训练集中，以此提升隶属函数的准确度和模型整体性能；步骤4、网络机器人行为检测。本发明采用Web会话作为基本单位，综合考虑了每个IP访问的会话内部和会话间的Web访问行为，实现了对用户行为的全面评估。