基于特征融合的内部威胁检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种基于特征融合的内部威胁检测方法，涉及网络空间安全领域，本方法分别从多源日志中抽取用户行为的统计特征与结构特征，通过融合形成特征矩阵，再输入到Capsule胶囊神经网络中进行训练，得到基于特征融合的内部威胁检测模型，利用该模型对内部威胁的检测，提升组织内部网络的安全性。
基本信息
专利标题 ：
基于特征融合的内部威胁检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114553497A
申请号 ：
CN202210105573.5
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-01-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
卢志刚肖海涛刘玉岭张辰刘松姜波
申请人 ：
中国科学院信息工程研究所
申请人地址 ：
北京市海淀区闵庄路甲89号
代理机构 ：
北京君尚知识产权代理有限公司
代理人 ：
李文涛
优先权 ：
CN202210105573.5
主分类号 ：
H04L9/40
IPC分类号 ：
H04L9/40 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 9/40
申请日 : 20220128
申请日 : 20220128
2022-05-27 ：
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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