发明专利 已授权

基于基因图谱和机器学习的APT网络攻击检测方法及装置

📄 申请号:CN202510174596.5 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2025-02-18
公开号
CN119652680B
公开日
2025-04-15
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

网络安全防护, 威胁情报分析, 安全运营中心, 数据安全保护

摘要

本发明属于网络安全和机器学习技术领域,公开了一种基于基因图谱和机器学习的APT网络攻击检测方法及装置,方法软件基因提取;根据基因片段中词的词频计算基因片段的初步评估分数,并基于基因片段的代码行数得到复杂度因子,利用复杂度因子对初步评估分数进行加权得到最终评估分数;取最终评估分数高的基因片段作为特征基因;利用全局词向量表示算法对特征基因进行向量化;对所有基因向量进行聚类以及降维,得到多个基因簇;分别将基因簇送入由三层CNN‑LSTM神经网络构成的攻击检测模型中,得到攻击检测模型输出的对应于每个基因簇的预测结果,聚合所有预测结果对攻击检测模型进行训练更新。本发明有效提高APT攻击检测准确率。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:16 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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