公开(公告)号：CN115034286A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210435266.3

申请日：2022-04-24

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 井雅琪 ,  段运强 ,  佟玲玲 ,  黎凌 ,  胡燕林 ,  段东圣 ,  任博雅 ,  孙旷怡 ,  吕东 ,  王媛媛 ,  王子涵 ,  侯炜 ,  时磊

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应损失函数的异常用户识别方法和装置，其中，该方法包括：获取web系统的用户行为日志数据样本，并将用户行为日志数据样本向量化，得到无标签数据样本和有标签数据样本；进行数据预处理得到训练数据集；基于训练数据集的输入特征训练第一自编码器模型，并基于第一自编码器模型构造无标签数据样本损失函数和有标签数据样本损失函数；迭代优化第一自编码器模型并构造异常用户检测优化问题函数，得到第二自编码器模型；基于第二自编码器模型，对无标签数据样本进行异常点检测，以识别异常用户。本发明解决实际业务场景中，无标签数据中存在异常点，采用固定损失函数难以提高准确率，误报率高的技术问题。

公开(公告)号：CN115034286B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202210435266.3

申请日：2022-04-24

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 井雅琪 ,  段运强 ,  佟玲玲 ,  黎凌 ,  胡燕林 ,  段东圣 ,  任博雅 ,  孙旷怡 ,  吕东 ,  王媛媛 ,  王子涵 ,  侯炜 ,  时磊

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应损失函数的异常用户识别方法和装置，其中，该方法包括：获取web系统的用户行为日志数据样本，并将用户行为日志数据样本向量化，得到无标签数据样本和有标签数据样本；进行数据预处理得到训练数据集；基于训练数据集的输入特征训练第一自编码器模型，并基于第一自编码器模型构造无标签数据样本损失函数和有标签数据样本损失函数；迭代优化第一自编码器模型并构造异常用户检测优化问题函数，得到第二自编码器模型；基于第二自编码器模型，对无标签数据样本进行异常点检测，以识别异常用户。本发明解决实际业务场景中，无标签数据中存在异常点，采用固定损失函数难以提高准确率，误报率高的技术问题。