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申请/专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日：2022-09-22
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118103839A
主分类号：G06F21/52
分类号：G06F21/52;G06F21/56;H04L9/40
优先权：["20211015 US 17/502,977"]
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：计算系统被配置为基于训练数据集训练用于检测可疑的网络活动的机器学习模型。机器学习模型的训练可以是监督训练或无监督训练。训练数据集包括多个字符串。针对多个字符串中的每个字符串，计算系统提取一个或多个N‑grams子字符串，其中N是等于或大于2的自然数。然后，计算系统确定字符串中能够出现每个N‑grams子字符串的概率。在机器学习模型被执行时，其被配置为对网络通信中所包含的给定字符串是否是随机字符串进行分类。响应于将给定字符串分类为随机字符串，警报在网络通信所定向到的特定计算系统处被生成。
主权项：1.一种用于训练用于检测网络通信中的随机字符串的机器学习模型的计算机系统，包括：一个或多个处理器；以及一个或多个计算机可读硬件设备，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被构造为在由所述一个或多个处理器执行时使所述计算系统至少执行：访问包括多个字符串的标记数据集，所述多个字符串的每个字符串被标记为已知字符串或随机字符串；针对所述多个字符串中的每个字符串，提取一个或多个N-grams子字符串，其中N为等于或大于2的自然数；针对每个N-grams子字符串，确定所述N-grams子字符串在多个字符串中的出现频率；以及基于所述出现频率确定字符串中能够出现所述N-grams子字符串的概率；以及基于所述标记数据集和每个N-grams子字符串的所述概率训练机器学习模型，其中：在所述机器学习模型被执行时，所述机器学习模型被配置为对网络通信中所包含的给定字符串是否是随机字符串进行分类；以及响应于由所述机器学习模型对所述给定字符串是随机字符串进行分类，所述机器学习模型使警报在所述网络通信所定向到的特定计算系统处被生成，所述警报通知所述特定计算系统或所述特定计算系统的用户可能发生可疑的网络活动。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 微软技术许可有限责任公司 用于检测可疑网络活动的随机字符串分类
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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