-
公开(公告)号：CN119580155A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411653063.7
申请日：2024-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及审计系统领域，特别涉及一种基于YOLO与LSTM的用户桌面行为审计方法及系统，所述方法包括：获取桌面视频数据制作训练数据集；采用数据增强后的数据集训练用户桌面行为审计模型；获取实时视频数据，使用训练好的用户桌面行为审计模型对实时视频数据的逐帧分析；根据分析后的实时视频数据预测用户的操作行为趋势；对预测结果进行校验；将校验后的预测结果转化为结构化日志。本发明通过使用长短期记忆网络对时间序列数据进行建模，并结合YOLOv8深度学习框架，使系统能够识别用户所使用的特定软件，且能推断用户执行的任务类型，从而显著提高行为识别的准确性，提高审计效率。
Search Results
1
records
(took 0.014 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
