基于机器学习算法的安全检测方法及装置

    公开(公告)号:CN113747443B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202110971543.8

    申请日:2021-08-23

    Abstract: 本申请公开了一种基于机器学习算法的安全检测方法及装置。一种基于机器学习算法的安全检测方法,包括:获取原始网络流量和原始用户信息;对所述原始网络流量和所述原始用户信息进行交叉关联;经过大数据的机器学习,构建自启发式的恶意代码流量模型;将所述原始网络流量经过特征数据库和自启发式的恶意代码流量模型比对,抓取获得网络侧恶意代码流量。本申请的技术方案,提高了恶意代码检测的精确度。

    一种基于图分析的反欺诈检测方法及检测系统

    公开(公告)号:CN111104521B

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN201911306932.8

    申请日:2019-12-18

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于图分析的反欺诈检测方法及系统,方法包括:1)、基于通信运营商提供的包括了受害者通信数据的通信数据,构建与通信数据中用户对应的关系图;2)、从关系图中获取受害者用户特征,并利用受害者用户特征训练随机森林分类模型,然后使用训练后的随机森林分类模型识别出待识别用户是否为受害者的结果;3)、将关系图中的除号码节点以外的其他节点收缩至对应的边或者节点中,得到目标关系图;4)、获取目标关系图中各个子连通图中对其他号码节点影响力最大的号码节点,并将对其他号码节点影响力最大的号码节点对应的用户作为诈骗犯罪分子。应用本发明实施例,可以识别出诈骗犯罪分子。

    一种系统审批理由随意性检测方法及系统

    公开(公告)号:CN110889283B

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN201911200342.7

    申请日:2019-11-29

    Abstract: 本发明提供一种系统审批理由随意性检测方法及系统,包括以下步骤:S100.获取审批操作日志历史数据并解析,至少获得审批原因文本数据;S200.规则检测,根据预先规定的规则判断,检测出异常审批原因数据,遍历所有数据获得异常数据集合A;S300.文本分析,对审批原因文本数据进行分词、相似度得分计算、计算每条审批操作日志历史数据的平均分,遍历所有历史数据,获得异常审批原因数据集合B;S400.A∪B得到审批操作日志历。本发明从审核理由文本数据本身入手,结合规则判断和文本分词之间相似度得分计算,检测审核理由的随意性和合理性。本实施例采用两种检测方法,全面的将所有可能出现的异常情况考虑进来,检测精度高。

    模型的后门防御能力提升方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN114266041A

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202111532841.3

    申请日:2021-12-15

    Abstract: 本发明实施例公开了一种模型的后门防御能力提升方法、装置及系统。其中,该方法包括:获取目标神经网络模型与目标任务下的干净训练样本集;根据触发器逆向工程反演出所述目标神经网络模型中的目标触发器及目标触发器对应的目标标签;采用所述目标触发器随机对所述干净训练样本集中的干净训练样本进行污染,将被污染的干净训练样本的原标注标签均修改为所述目标标签,得到第一污染样本集;采用所述第一污染样本集对所述目标神经网络模型进行攻击测试,根据攻击测试结果对所述目标神经网络模型进行调优,得到最优神经网络模型。本发明提高了神经网络模型抵御后门攻击的能力,同时保证模型的识别准确度。

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