[發明專利]異常行為識別和風險模型庫的建立方法、裝置及電子設備有效
| 申請號： | 202010004255.0 | 申請日： | 2020-01-03 |
| 公開（公告）號： | CN113076451B | 公開（公告）日： | 2023-07-25 |
| 發明（設計）人： | 趙俊;王偉杰;許鑫伶;劉鋼庭;魯銀冰;李啟文;何洋;王丹弘;任姣姣;劉浩明 | 申請（專利權）人： | 中國移動通信集團廣東有限公司;中移（杭州）信息技術有限公司;中國移動通信集團有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/906 | 分類號： | G06F16/906;G06F18/2433;G06Q10/0639;G06Q30/018;G06Q30/0201 |
| 代理公司： | 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315 | 代理人： | 張黎;許振新 |
| 地址： | 510623 廣東省廣州市天*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 異常 行為 識別 風險 模型庫 建立 方法 裝置 電子設備 | ||
1.一種風險模型庫的建立方法，其特征在于，所述方法應用于分布式文件系統，包括：
獲取風險場景的多組異常行為特征數據及對應的異常分類標簽，一組異常行為特征數據中包括多個異常行為特征數據；所述異常行為特征數據為物聯網卡的異常行為特征數據；
分別將所述多組異常行為特征數據進行離散化處理，得到所述多組異常行為特征數據中的多個異常行為特征數據對應的風險特征值；
分別對所述多組異常行為特征數據中的多個異常行為特征數據對應的風險特征類別，進行屬性約簡，以使得基于所述屬性約簡后的風險特征類別集合和對應的風險特征值，確定的異常分類標簽的準確率滿足預設條件；
基于所述屬性約簡后的風險特征類別集合、風險特征值和對應的異常分類標簽之間的關系，建立風險模型庫，所述風險模型庫為物聯網卡的風險模型庫；
所述分布式文件系統包括多個數據節點；
分別對所述多組異常行為特征數據中的多個異常行為特征數據對應的風險特征類別，進行屬性約簡，以使得基于所述屬性約簡后的風險特征類別和對應的風險特征值，確定的異常分類標簽的準確率滿足預設條件，包括：
將所述多組異常行為特征數據中的多個異常行為特征數據對應的特征值等分為N個數據塊，并對所述N個數據塊進行編號，N為大于或等于3的正整數，所述N個數據塊包括數據塊X1～數據塊XN；
按照所述N個數據塊的編號順序，分別對所述N個數據塊進行二等分，得到2*N個數據塊，所述2*N個數據塊包括數據塊X1,1、數據塊X1,2～數據塊XN,1、數據塊XN,2；
將所述2*N個數據塊中的數據塊X1,1、數據塊X2,1和數據塊Xi,1分配給第一個數據節點，以及將所述2*N個數據塊中的數據塊X12、數據塊X22和數據塊Xi,2分配給第二個數據節點，其中，i∈[3,N]；
將數據塊Xa,1和數據塊Xa,2中滿足指定條件的一個數據塊、數據塊Xk,1和數據塊Xk,2分配給第k個數據節點，其中，a∈[1,N]，且a≠k，k為大于或等于3的正整數；
分別對所述多個數據節點中分配的數據，進行屬性約簡，以使得基于所述屬性約簡后的風險特征類別集合和對應的風險特征值，確定的異常分類標簽的準確率滿足預設條件。
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