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申请/专利权人：浙江御安信息技术有限公司
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260620A
主分类号：G06F18/23213
分类号：G06F18/23213;H04L9/40;G06F40/289;G06F40/216;G06F40/205;G06F16/215
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开一种基于聚类算法的威胁攻击特征标签的提取方法，包括S1：收集报文数据；S2：将收集到的报文数据发送到kafka，S3：数据预处理，S4：特征向量化；S5：数据标准化；S6：将标准化后的数据利用DBSCAN算法进行特征聚类；S7：提取攻击特征标签；S8：验证和优化。本发明通过聚类算法DBSCAN进行威胁攻击特征提取，解决了不同类型的威胁攻击特征差异较大而较难归类提取问题，提高威胁特征标签的提取效率；在进行聚类分析前进行数据标准化处理，消除不同特征之间的量纲影响，确保各个特征对聚类分析的贡献度相对均衡，提高了聚类算法的收敛速度和准确性。
主权项：1.一种基于聚类算法的威胁攻击特征标签的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集报文数据；S2：将收集到的报文数据发送到kafka，并通过flink对于收集到的报文信息进行处理；S3：数据预处理，对文本数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等操作；S4：特征向量化，利用TF-IDF技术对文本数据进行向量化处理，将每个报文表示为一个特征向量；S5：数据标准化，对向量化后的特征数据进行标准化处理；S6：将标准化后的数据利用DBSCAN算法进行特征聚类；S7：提取攻击特征标签，对于每个簇，计算其核心样本和边界样本，以及簇的大小和密度，从而提取代表性的攻击特征；S8：验证和优化，验证提取的攻击特征标签是否准确地反映了漏洞攻击的特征，通过与已知的攻击特征进行对比来进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江御安信息技术有限公司 一种基于聚类算法的威胁攻击特征标签的提取方法
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