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申请/专利权人：广州海狸网络有限公司
摘要：本发明公开了一种基于网络流量特征识别规则的建立方法，涉及网络技术领域，包括：获取历史网络流量数据以及历史用户行为数据并进行预处理操作；分别对预处理后的网络流量数据以及用户行为数据进行特征提取；将历史数据分成训练集与测试集，使用对称不确定性算法从训练集数据的网络流量特征中筛选出与每个用户行为特征相关的所有备选特征；计算每个用户行为特征的关联特征集合中每个特征属性的权重，对权重差值处于预设的阈值范围内的两个特征属性进行相似度计算；建立用户异常网络行为识别模型，基于剩余的测试集数据进行模型精度评估。实现了一种精确的，并能基于实时网络流量特征的用户异常网络行为识别方法。
主权项：1.一种基于网络流量特征识别规则的建立方法，其特征在于：包括：获取历史网络流量监测数据，包括网络流量数据以及用户行为数据，并对收集到的数据进行预处理操作；分别对预处理后的网络流量数据以及用户行为数据进行特征提取；将提取出的网络流量特征与用户行为特征分别保存在不同的特征集中；将历史数据分成训练集与测试集，使用对称不确定性算法每个网络流量特征属性与每个特征值为1的用户行为特征之间的对称不确定性指数，并预设对称不确定指数阈值，从训练集数据的网络流量特征中筛选出所有对称不确定性指数大于对称不确定指数阈值的网络流量特征属性作为对应用户行为特征的备选特征属性；根据计算出的网络流量特征属性与每个特征值为1的用户行为特征之间的对称不确定性指数计算每个用户行为特征的关联特征集合中每个关联特征属性的权重，并对权重差值处于预设的权重阈值范围内的两个关联特征属性进行相似度计算，若两个关联特征属性的相似度大于预设的相似度阈值，则从对应用户行为特征的关联特征集合中删去其中一个关联特征属性；建立用户异常网络行为识别模型，基于剩余的测试集数据进行模型精度评估，具体计算得到每个用户行为特征的权重之和，并预设用户行为特征权重阈值，当计算得到的用户行为特征的实际权重之和大于用户行为特征权重阈值，则说明用户当前正在进行着对应的异常网络行为；并将识别结果合格的模型运用到实际网站中。
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权利要求：
百度查询： 广州海狸网络有限公司 一种基于网络流量特征识别规则的建立方法
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