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一种基于上下文感知的系统异常检测方法

摘要

本发明公开了一种基于上下文感知的系统异常检测方法,该方法结合长短期记忆神经网络构建异常检测模型,实现对系统异常行为的检测。本方法从在系统运行时从系统堆栈信息中获取系统调用的上下文信息,构建上下文信息列表,然后截取训练数据中固定长度的系统行为序列,使用词嵌入向量进行状态压缩并且使用长短期记忆神经网络搭建异常检测模型,训练异常检测模型后便可以实现系统异常调用序列的检测。本发明还通过调整参数进行误报率控制,并且通过收集误报的检测结果,进行在线模型更新进行参数的调整以优化模型,实现了高效精确的系统异常检测。

著录项

  • 公开/公告号CN112202726B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN202010948293.1

  • 发明设计人 师斌;杨圆哲;郑庆华;董博;

    申请日2020-09-10

  • 分类号H04L29/06(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人闵岳峰

  • 地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号

  • 入库时间 2022-08-23 12:49:16

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