基于PMU-Attention的网络安全态势预测方法

    公开(公告)号:CN118764224A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410737244.1

    申请日:2024-06-07

    Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域,具体涉及一种基于PMU‑Attention的网络安全态势预测方法,通过网络安全态势评估方法计算得到一系列时刻的网络安全态势值,并将这些数据集划分为训练集和测试集,将划分出来的训练集数据输入到的PMU‑Attention模型中训练,在训练过程中,监控PMU‑Attention模型是否满足训练周期,当PMU‑Attention模型成功训练并达到收敛后,将训练完成的模型应用于预测阶段,将测试集中的网络安全态势数据输入模型,从而得到态势预测结果。通过利用PMU网络结构对态势数据集中的长短期依赖关系进行有效管理,随后引入多头注意力机制以增强模型对态势数据关键特征的捕获能力,能够适应并精准管理网络安全态势数据中潜在的短期和长期依赖相互作用,有效提升态势预测的准确性。

    一种融合用户多维特征的内部威胁行为检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116720183A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310638609.0

    申请日:2023-05-31

    Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种融合用户多维特征的内部威胁行为检测方法及系统,包括用户画像及关联分析子系统、用户行为检测子系统、用户身份识别子系统和信息综合子系统,用户画像及关联分析子系统基于用户属性特征构建用户属性画像并分组后设置异常阈值;用户身份识别子系统基于用户生物特征对用户进行身份识别得到身份异常置信度;用户行为检测子系统基于用户行为特征构建威胁行为检测模型并结合上述两个结果对模型进行训练得到威胁行为;信息综合子系统基于异常阈值和身份异常置信度反馈异常阈值增量给用户画像及关联分析子系统反馈生物特征增量给用户身份识别子系统,再次综合三个子系统的输出,得到预警结果。

    一种内部用户关联分析方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116756335A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310663578.4

    申请日:2023-06-06

    Abstract: 本发明涉及网络与信息安全技术领域,具体涉及一种内部用户关联分析方法,包括对收集的用户属性信息进行预处理,得到用户多源信息;对用户多源信息进行信息抽取,得到用户实体、用户间的关系和用户属性;基于用户实体、用户间的关系和用户属性采用半自动构建技术自顶向下的构建本体,得到用户属性本体;根据用户属性本体使用图数据库构建知识图谱;将知识图谱中的图数据导出,得到用户属性特征;将用户属性特征输入图聚类模型,得到最终相似用户组。本发明通过构建知识图谱建立用户节点之间的联系,并为后续的图聚类模型提供用户属性特征作为输入数据并增强可解释性,解决了现有的分析方法对内部用户属性分析不足的问题。

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