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申请/专利权人：国网思极检测技术(北京)有限公司;国网思极网安科技(北京)有限公司;国网信息通信产业集团有限公司
摘要：本发明实施例提供一种基于动态网络的自适应入侵检测的方法及系统，属于网络安全技术领域。所述方法包括：采用IPCA算法学习用户行为的空间信息，以生成特异性特征值和对应的特征向量；采用预设的数据特征重要性占比衡量方法，对所述特异性特征值和特征向量进行加权处理；根据加权处理后的结果预测每个用户在未来的行为信息；将预测的行为信息和用户实际的信息进行比对，以确定用户的偏差程度；根据所述偏差程度确定用户的异常得分；根据所述异常得分确定所述用户是否存在入侵风险。相较于现有技术而言，本发明提供的方法及系统由于结合了每个用户的习惯，克服了现有技术的网络静态防御的缺陷。
主权项：1.一种基于动态网络的自适应入侵检测的方法，其特征在于，所述方法包括：采用IPCA算法学习用户行为的空间信息，以生成特异性特征值和对应的特征向量；采用预设的数据特征重要性占比衡量方法，对所述特异性特征值和特征向量进行加权处理；根据加权处理后的结果预测每个用户在未来的行为信息；将预测的行为信息和用户实际的信息进行比对，以确定用户的偏差程度；根据所述偏差程度确定用户的异常得分；根据所述异常得分确定所述用户是否存在入侵风险。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网思极检测技术(北京)有限公司 国网思极网安科技(北京)有限公司 国网信息通信产业集团有限公司 一种基于动态网络的自适应入侵检测的方法及系统
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