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申请/专利权人：桂林电子科技大学;广西昊华科技股份有限公司;广西君安网络信息技术有限公司
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种数据增强的内部威胁行为检测方法，包括获取内部用户的原始数据，对原始数据清洗，并将原始数据处理为时序特征；构建时间序列生成对抗网络；将处理好的时序数据输入对抗网络进行数据增强训练，输出生产数据，该方法首先将原始数据按时间戳或事件序列重新排列，转化为时间序列数据格式，接着使用TimeGAN网络实现对威胁样本的数据增强，增加训练数据特征的多样性和可鉴别性，提升了内部威胁行为检测的准确率，充分利用内部用户行为数据的多周期性和周期关联性，并改善原始数据样本的特征与多样性，使得识别模型具有更强的泛化能力和检测性能。
主权项：1.一种数据增强的内部威胁行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取内部用户的原始数据，对所述原始数据清洗，并将所述原始数据处理为时序特征；构建时间序列生成对抗网络；将处理好的时序数据输入所述对抗网络进行数据增强训练，输出生产数据。
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百度查询： 桂林电子科技大学 广西昊华科技股份有限公司 广西君安网络信息技术有限公司 一种数据增强的内部威胁行为检测方法
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