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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种基于图注意力和自回归流的计算机操作异常检测方法。该异常检测方法在对操作时序建模编码的基础上，利用图神经网络实现了对计算机操作信息的图结构学习，进而运用自回归流实现对计算机操作信息的对数概率分布，检测某时刻计算机操作异常。该计算机操作异常的检测流程是对海量历史操作信息进行时序处理，编码学习时序间的关系，在利用可学习的图结构存储操作信息后，通过图注意力网络学习各个计算机操作之间的关系，在自回归流生成概率分布的基础上，得到最优训练系统模型。在训练最优的系统模型的基础上，对新的一系列操作进行检测，判断是否异常。
主权项：1.一种基于图注意力和自回归流的计算机操作异常检测方法，其特征在于，该方法融合了计算机操作数据的图结构化的学习和异常对数密度的计算，算法的主要步骤如下：步骤1：数据增强与采样：对计算机异常操作数据进行扩充，并将数据采样成若干个固定窗口长度的数据。步骤2：LSTM：利用长短期记忆单元LSTM，对数据的时间信息编码。步骤3：图注意力网络：将步骤2和步骤3所得的数据转化成图结构并通过图注意力网络学习数据间的关系模式。步骤4：自回归流：使用自回归流算法对数据进行重构。步骤5：异常得分：根据对数密度确定异常得分，找出异常操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于图注意力和自回归流的计算机操作异常检测方法
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