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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明属于用户异常行为检测技术领域，具体是涉及基于去噪扩散概率模型与课程难度控制的内部威胁检测系统及方法，其通过数据提取模块提取用户数据集特征并进行时间细粒度聚合；通过用户特征上下文融合模块得到用户行为背后的时序关系和上下文联系；利用课程学习模块根据训练过程中内部检测威胁模型性能的变化动态调整训练实例的难度级别，同时控制不同难度级别的数据实例对模型训练的影响权重；去噪扩散概率DDPM模块对由课程学习模块制定的课程样本进行重建来学习用户的正常行为模式的数据分布。本发明增强了模型的适应性和鲁棒性，从而有助于提高模型的整体效率，实现异常用户行为的识别。
主权项：1.基于去噪扩散概率模型与课程难度控制的内部威胁检测系统，其特征在于，包括数据提取模块、用户特征上下文融合模块、课程学习模块和去噪扩散概率DDPM模块，所述数据提取模块用于对用户数据集进行特征提取以及时间细粒度聚合；所述用户特征上下文融合模块利用时间卷积网络TCN将上下文信息与用户日志数据派生的特征进行关联融合，得到用户行为背后的时序关系和上下文联系；所述课程学习模块包括难度衡量器和训练调度器，其利用课程学习原则，根据训练过程中内部检测威胁模型性能的变化动态调整训练实例的难度级别，同时控制不同难度级别的数据实例对模型训练的影响权重；所述去噪扩散概率DDPM模块对由课程学习模块制定的课程样本进行重建来学习用户的正常行为模式的数据分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于去噪扩散概率模型与课程难度控制的内部威胁检测系统及方法
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