[發(fā)明專利]一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能終端安全等級(jí)分類方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810775027.6
• 申請(qǐng)日: 2018-07-13
• 公開（公告）號(hào): CN108846476A
• 公開（公告）日: 2018-11-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳柳霏;文紅;陳松林;候文靜;王豐
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06N3/04
• 分類號(hào): G06N3/04
• 代理公司: 成都巾幗知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51260
• 代理人: 邢偉

本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能終端安全等級(jí)分類方法，包括以下步驟：S1.邊緣計(jì)算平臺(tái)設(shè)定智能終端的k個(gè)安全測(cè)試項(xiàng)；S2.對(duì)接入的智能終端測(cè)試k次，得到測(cè)試結(jié)果集；S3.計(jì)算測(cè)試結(jié)果集中各個(gè)向量對(duì)應(yīng)的安全等級(jí)，并利用安全等級(jí)對(duì)向量進(jìn)行標(biāo)記；S4.將帶有標(biāo)記的測(cè)試結(jié)果集送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取和分類訓(xùn)練測(cè)試，得到檢測(cè)率達(dá)標(biāo)的成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S5.利用成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)待分類的智能終端測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行安全等級(jí)分類。本發(fā)明根據(jù)智能終端各單項(xiàng)的安全測(cè)試結(jié)果，在邊緣計(jì)算平臺(tái)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)終端測(cè)試結(jié)果進(jìn)行特征提取，訓(xùn)練使得識(shí)別率合格以后，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能終端安全等級(jí)的客觀準(zhǔn)確劃分，有利于實(shí)現(xiàn)不同安全級(jí)別需求的安全使用。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及終端安全等級(jí)分類，特別是涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能終端安全等級(jí)分類方法。

背景技術(shù)

近年來，隨著智能終端和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，移動(dòng)終端功能日益豐富，智能終端在給用戶帶來便利的同時(shí)，各種新的安全問題也日益凸顯，造成流量消耗、費(fèi)用損失、信息泄露等不良后果,影響智能終端正常功能或通信網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行，以及其他侵害用戶個(gè)人信息安全和合法權(quán)益以及危害網(wǎng)絡(luò)與信息安全等行為。由

智能終端安全測(cè)評(píng)是用于評(píng)估和防范終端風(fēng)險(xiǎn)的有用工具。因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)是客觀存在和難于控制的，為了減小因?yàn)榻K端風(fēng)險(xiǎn)帶來的損失，因此，對(duì)智能終端進(jìn)行科學(xué)合理的安全等級(jí)分類是十分必要的。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過在相鄰層次的神經(jīng)元間加入卷積計(jì)算來提取數(shù)據(jù)的特征。本發(fā)明采用的LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有權(quán)值貢獻(xiàn)和最大池化的特點(diǎn)，與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度低，權(quán)值參數(shù)減少，識(shí)別效果顯著。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能終端安全等級(jí)分類方法，根據(jù)智能終端各單項(xiàng)安全性能的測(cè)試結(jié)果，在邊緣計(jì)算平臺(tái)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)終端測(cè)試結(jié)果進(jìn)行特征提取，訓(xùn)練使得識(shí)別率合格以后，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能終端安全等級(jí)的客觀準(zhǔn)確劃分，有利于實(shí)現(xiàn)不同安全級(jí)別需求的安全使用。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)的：一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能終端安全等級(jí)分類方法，包括以下步驟：

S1.邊緣計(jì)算平臺(tái)設(shè)定智能終端的k個(gè)安全測(cè)試項(xiàng)；

S2.邊緣計(jì)算平臺(tái)對(duì)接入的智能終端測(cè)試k次，得到測(cè)試結(jié)果集M＝[M₁,M₂,…,M_k]^T；其中M_i表示第i次測(cè)試得到的向量，i＝1,2,L,k，并且M_i＝[m_i1,m_i2,L,m_ik]，m_ij表示i次測(cè)試時(shí)第j個(gè)安全測(cè)試項(xiàng)的得分，j＝1,2,L,k；

S3.邊緣計(jì)算平臺(tái)計(jì)算測(cè)試結(jié)果集M＝[M₁,M₂,…,M_k]^T中各個(gè)向量對(duì)應(yīng)的安全等級(jí)，并利用對(duì)應(yīng)的安全等級(jí)對(duì)測(cè)試結(jié)果集M中的每一個(gè)向量進(jìn)行標(biāo)記；

S4.將帶有標(biāo)記的測(cè)試結(jié)果集M送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取和分類訓(xùn)練測(cè)試，得到檢測(cè)率達(dá)標(biāo)的成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

S5.邊緣計(jì)算設(shè)備利用成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)待分類的智能終端測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行安全等級(jí)分類。

具體地，所述步驟S2包括：

S201.對(duì)智能終端進(jìn)行第i次測(cè)試的過程中，依次對(duì)k個(gè)安全測(cè)試項(xiàng)進(jìn)行測(cè)試，得到向量M_i＝[m_i1,m_i2,L,m_ik]，m_ij表示i次測(cè)試時(shí)第j個(gè)安全測(cè)試項(xiàng)的得分，j＝1,2,L,k；