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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本方案提供了一种基于标签传递和事件基线学习的实时攻击链检测方法及系统，设计了标签，将已存在的标签传播至当前事件对应的溯源图节点上并进行标签的更新，并将更新的标签缓存在异常路径键值索引结构中，其中标签的更新规则为：根据当前事件的事件向量更新标签中的事件向量，计算当前事件的异常路径分数，根据上一次传播的溯源图节点以及当前事件对应的溯源图节点之间的传播路径更新异常路径，设计事件基线学习模型取代传统的基于事件概率安全基线判断，并基于流处理和标签传递实现实时且准确的异常路径挖掘和攻击检测。
主权项：1.一种基于标签传递和事件基线学习的实时攻击链检测方法，其特征在于，包括：实时采集事件并将事件进行嵌入编码得到事件向量，将事件向量输入到预训练得到的事件异常值预测模型中输出事件异常值，其中事件异常值预测模型通过事件及对应的事件异常值训练得到；若事件异常值超过阈值，在事件对应的溯源图节点上初始化设置标签并建立异常路径键值索引结构，其中异常路径键值索引结构缓存以溯源图节点为键、以标签为值的键值对，且每一键值对对应唯一的标签传播索引，其中标签内设置标签ID、事件向量、异常路径分数及异常路径；若查询到异常路径键值索引结构已存在标签，则将已存在的标签传播至当前事件对应的溯源图节点上并进行标签的更新，并将更新的标签缓存在异常路径键值索引结构中，其中标签的更新规则为：根据当前事件的事件向量更新标签中的事件向量，计算当前事件的异常路径分数，根据上一次传播的溯源图节点以及当前事件对应的溯源图节点之间的传播路径更新异常路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于标签传递和事件基线学习的实时攻击检测方法及系统
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