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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
H04L9_40
IPC 分类号
H04L9_40
,
G06F18_2111
,
G06F18_214
,
G06F18_23
,
G06F18_2433
,
G06N3_042
,
G06N3_0442
,
G06N3_0464
,
G06N3_08
,
G06N20_20
,
技术画像
所属领域
机器学习
机器学习
网络攻击检测
入侵检测
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
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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
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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当前第 / 件
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📋 交易方式:
委托待转让
📌 交易状态:
在售
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📋 项目申报:
未申报
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