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公开(公告)号:CN117851547A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202410256786.7
申请日:2024-03-07
申请人: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F16/33 , H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明提供一种基于深度学习的网络资产指纹识别方法及装置,属于网络安全技术领域,其中方法包括:获取待识别网络资产数据;对所述待识别网络资产数据进行预处理,得到所述待识别网络资产数据对应的第一文本信息和至少一个第一标签信息;基于网络资产指纹识别模型对所述第一文本信息和各所述第一标签信息进行识别,得到所述待识别网络资产数据对应的至少一个网络资产指纹信息;所述网络资产指纹识别模型是基于注意力机制和循环神经网络对训练样本集进行训练得到的;所述训练样本集中包括网络资产平台的网络资产指纹数据。本发明的基于深度学习的网络资产指纹识别方法提升了网络资产指纹识别的准确率和全面性。