[發明專利]模型訓練方法及組件，安全檢測方法及組件

在審

• 申請號: 202210945116.7
• 申請日: 2022-08-08
• 公開（公告）號: CN115314291A
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發明（設計）人: 陳晨;李達;薛聰明;段彥忠;嵇中旭;劉濤;王運;沈一平;袁楠丁
• 申請（專利權）人: 深信服科技股份有限公司
• 主分類號: H04L9/40
• 分類號: H04L9/40;H04L67/02;H04L41/16;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 孫超

1.一種模型訓練方法，其特征在于，包括：

獲取初級訓練集，并利用所述初級訓練集訓練得到至少兩個初級檢測模型；所述初級訓練集包括多個會話特征；

將所述初級訓練集中的每個會話特征輸入所述至少兩個初級檢測模型，以使每個初級檢測模型針對同一會話特征輸出至少兩個初級檢測結果；

拼接同一會話特征的至少兩個初級檢測結果，得到該會話特征對應的拼接結果；

利用所有會話特征對應的拼接結果構建次級訓練集，并利用所述次級訓練集訓練得到次級檢測模型；

將所述至少兩個初級檢測模型和所述次級檢測模型組建為目標檢測模型。

2.一種模型訓練方法，其特征在于，包括：

構建會話特征集，所述會話特征集中的每個會話特征包括：頁面訪問特征、敏感信息訪問特征、URL特征和/或惡意特征；

利用所述會話特征集對初始人工智能模型進行訓練，得到安全檢測模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述會話特征集對初始人工智能模型進行訓練，得到安全檢測模型，包括：

利用所述會話特征集訓練得到至少兩個初級檢測模型；

拼接所述至少兩個初級檢測模型針對所述會話特征集中同一會話特征輸出的至少兩個初級檢測結果，得到相應會話特征對應的拼接結果；

利用所有會話特征對應的拼接結果構建拼接結果集，并利用所述拼接結果集訓練得到次級檢測模型；

將所述至少兩個初級檢測模型和所述次級檢測模型組建為所述安全檢測模型。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述會話特征集對初始人工智能模型進行訓練，包括：

在所述會話特征集中選擇困難樣本；

利用所述困難樣本對初始人工智能模型進行訓練。

5.一種安全檢測方法，其特征在于，包括：

獲取訪問目標主機的待檢測流量；

從所述待檢測流量中提取會話特征，所述會話特征包括：敏感信息訪問特征、URL特征和/或惡意特征；

根據所述會話特征對所述待檢測流量進行安全檢測。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述會話特征對所述待檢測流量進行安全檢測，包括：

將所述會話特征輸入預先訓練好的人工智能模型，以使所述人工智能模型輸出所述待檢測流量的安全檢測結果。

7.根據權利要求6所述的安全檢測方法，其特征在于，

所述人工智能模型包括：至少兩個初級檢測模型和次級檢測模型；

相應地，所述將所述會話特征輸入預先訓練好的人工智能模型，以使所述人工智能模型輸出所述待檢測流量的安全檢測結果，包括：

將所述會話特征輸入所述至少兩個初級檢測模型，以使所述至少兩個初級檢測模型輸出所述會話特征的至少兩個初級檢測結果；

拼接所述至少兩個初級檢測結果，得到所述會話特征對應的拼接結果；

將所述拼接結果輸入所述次級檢測模型，以使所述次級檢測模型輸出所述待檢測流量的安全檢測結果。

8.一種安全檢測裝置，其特征在于，包括：

流量獲取模塊，用于獲取訪問目標主機的待檢測流量；

特征提取模塊，用于從所述待檢測流量中提取會話特征，所述會話特征包括：敏感信息訪問特征、URL特征和/或惡意特征；

安全檢測模塊，用于根據所述會話特征對所述待檢測流量進行安全檢測。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

存儲器，用于存儲計算機程序；

處理器，用于執行所述計算機程序，以實現如權利要求1至7任一項所述的方法。

10.一種可讀存儲介質，其特征在于，用于保存計算機程序，其中，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的方法。