[發明專利]融合多源特征的內部威脅人物檢測方法在審
| 申請號： | 201810236422.7 | 申請日： | 2018-03-21 |
| 公開（公告）號： | CN108376254A | 公開（公告）日： | 2018-08-07 |
| 發明（設計）人： | 羅森林;程浩卿;潘麗敏;曲樂煒;張笈 | 申請（專利權）人： | 北京理工大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 100081 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 人物檢測 威脅 特征提取 多源 構建 預處理 人物特征向量 信息科學技術 處理數據 傳統算法 多源數據 基本原則 模型訓練 判定結果 算法執行 應用場景 有效實現 原始模型 融合 空缺 孤立 計算機 森林 | ||
【權利要求書】：
1.融合多源特征的內部威脅人物檢測方法，其特征在于所述方法包括如下步驟：
步驟1，首先對待處理的多源數據進行預處理與特征提取，包括處理數據中的空缺值、異常值，進而根據不同數據的特點，遵循特征提取的基本原則，對不同數據進行特征提取，得到53維的內部威脅人物特征向量；
步驟2，利用包含人物基本行為的53維內部威脅人物特征向量構建100棵孤立樹，然后基于已經構建的100棵孤立樹，通過訓練構建孤立森林原始模型；
步驟3，利用構建的原始模型進行內部威脅人物檢測，設定判定離群點的閾值，并對待檢測內部威脅人物判別。
2.根據權利要求1所述的融合多源特征的內部威脅人物檢測方法，其特征在于：步驟1中充分利用人物在各個領域中產生的數據，對其進行細粒度的特征提取和融合，形成豐富的人物特征表示。
3.根據權利要求1所述的融合多源特征的內部威脅人物檢測方法，其特征在于：步驟2中基于53維內部威脅人物特征向量，使用孤立森林算法構建內部威脅人物檢測模型。
4.根據權利要求1所述的融合多源特征的內部威脅人物檢測方法，其特征在于：步驟3中將行為異常且偏離正常人物行為模式的內部威脅人物檢測問題映射到離群點檢測問題，利用孤立森林算法在異常檢測中檢測效果好、適合處理高維數據等優勢進行內部威脅人物判別。
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