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申请/专利权人：甲骨文国际公司
申请日：2022-08-24
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118251670A
主分类号：G06F21/57
分类号：G06F21/57;G06N20/00;H04L9/40;G06N5/04;H04L41/28;H04W12/08
优先权：["20211013 US 17/450,801"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：描述了机器学习ML技术和模型，用于预测指定时间范围诸如接下来的十五分钟内的网络攻击的数量和严重性。在一些实施例中，该技术包括基于从训练数据集中提取的特征来训练ML模型，以及应用经过训练的ML模型来估计a在指定时间范围内对账户发生攻击的概率；b预测在指定时间范围内将发生多少次攻击如果存在的话；和或c预测发生的攻击的严重性。系统可以基于ML模型输出来部署预防措施，以对抗或减轻预测和协调的网络攻击的影响。
主权项：1.一种或多种存储指令的非暂态计算机可读介质，所述指令在由一个或多个硬件处理器执行时，使得：识别与用户账户访问一个或多个网络服务相关联的历史活动内的特征集合的变化值；基于特征集合的变化值，训练机器学习模型以预测即将发生的网络攻击；检测与用户账户相关联的活动；以及由机器学习模型基于检测到的活动生成输出，该输出指示特定时间范围内的网络攻击的预测的概率、严重性或数量中的至少一个。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 甲骨文国际公司 自适应网络攻击预测系统
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