一种基于非监督机器学习的用户可疑行为分析方法及系统
授权
摘要
本发明公开了一种基于非监督机器学习的用户可疑行为分析方法及系统，通过用户历史操作日志和K‑means++算法生成聚类模型，根据用户实时操作行为数据生成实时的用户行为链，对实时的用户行为链进行向量化处理，获取用户实时行为向量，加载聚类模型，对用户实时行为向量进行离群点分析，根据离群点的行为链数据生成预警信息，将预警信息写入搜索引擎以提示用户该行为链与偏离历史存在潜在威胁；实现了对用户行为的跨多实体和多时刻的综合分析，能够提高电力监控系统用户安全行为分析的可行性、时效性和准确性，可以有效捕捉用户存在的可疑行为。
基本信息
专利标题 ：
一种基于非监督机器学习的用户可疑行为分析方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110493176A
申请号 ：
CN201910588046.2
公开（公告）日 ：
2019-11-22
申请日 ：
2019-07-02
授权号 ：
CN110493176B
授权日 ：
2022-06-10
发明人 ：
梁野刘成江杨鹏王景王民昆杨可伍凌云邵立嵩汪燕兰强郑澍何笠苏达王春艳马力张志军何纪成赵航崔亮亮
申请人 ：
北京科东电力控制系统有限责任公司;国家电网公司西南分部
申请人地址 ：
北京市海淀区清河小营东路15号院内主楼5层
代理机构 ：
南京纵横知识产权代理有限公司
代理人 ：
董建林
优先权 ：
CN201910588046.2
主分类号 ：
H04L29/06
IPC分类号 ：
H04L29/06 G06K9/62
法律状态
2022-06-10 ：
授权
2019-12-17 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 29/06
申请日 : 20190702
申请日 : 20190702
2019-11-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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