接口异常访问识别方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
猫巷****晓容
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接口异常访问识别方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本发明提供一种接口异常访问识别方法、装置、电子设备和存储介质,其中方法包括:获取API接口在任一固定时段的历史访问次数序列;基于API接口在每个历史日期的该固定时段时的历史访问次数的统计值,预测当前日期的该固定时段的第一访问次数预测值;利用时间序列预测模型,基于历史访问次数序列,预测当前日期的该固定时段的第二访问次数预测值;将当前日期的该固定时段的第一访问次数预测值和第二访问次数预测值融合,得到当前日期的该固定时段的最终预测值;确定当前日期的该固定时段的实际访问次数,若实际访问次数大于最终预测值,则确定该
异常日志识别方法、装置及电子设备和存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种异常日志识别方法、装置及电子设备和存储介质,判断待识别的目标日志中是否包含异常词库中的至少一个异常词,以及判断正常模板库中是否存在与目标日志匹配的正常模板;如果目标日志中包含异常词库中的至少一个异常词,和/或,正常模板库中不存在与目标日志匹配的正常模板,确定目标日志为异常日志;其中,正常模板库中的正常模板从软件产品在正常运行时段的日志数据中提取得到。本申请根据异常词库和正常模板库两个方面自动判断待识别的目标日志是否为异常日志,既能识别出包含异常词的异常日志,又能识别出不能匹配表征正常
异常账户识别方法和装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请提供了一种异常账户识别方法和装置、电子设备及存储介质,属于人工智能技术领域。方法包括:基于访问场景数据、账户基本信息、行为特征数据和访问频率数据,构建初始异构图;对初始图节点进行节点可疑度计算得到初始节点可疑度,对初始访问行为序列进行边可疑度计算得到边可疑度;基于初始节点可疑度构建初始账户搜索树和初始场景搜索树;基于初始账户搜索树和初始场景搜索树对初始异构图进行剪枝,得到中间异构图,对中间异构图进行异常评分,得到平均可疑度;根据平均可疑度从中间异构图筛选出目标异构图;对目标异构图进行风险评分得到风险
异常对象集合的识别方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本公开关于一种异常对象集合的识别方法、装置、电子设备和存储介质,该方法包括:获取预设数量个异常对象对应的操作结构信息,操作结构信息为以预设数量个异常对象为节点,预设数量个异常对象中两两异常对象间共同执行的相同目标操作数为边的图谱。基于操作结构信息,对预设数量个异常对象进行集合划分,得到至少一个异常对象集合。该方法根据操作结构信息,获取异常对象间的连接关系,从而基于异常对象间的连接关系,识别出异常对象对应的异常对象集合,提高了识别异常对象识别的效率和有效性。不仅可以发掘“假人假机”的异常对象集合,同时也可以
异常访问的检测方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请公开了一种异常访问的检测方法、装置、电子设备及可读存储介质,其方法包括:获取目标应用的训练用数据流量;对所述训练用数据流量进行特征提取,得到流量数据特征;基于监督学习与无监督学习的结合,对所述流量数据特征进行特征转换,以学习所述目标应用的底层逻辑、访问逻辑和业务逻辑,得到所述目标应用的安全防护模型;基于所述安全防护模型,对目标应用的异常访问进行识别。本申请基于人工智能方法,能够高效、准确的对攻击行为进行智能识别,尤其是对0‑day漏洞的攻击行为;显著提高了互联网应用系统的安全性,适用性广,准确度高。