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本发明涉及一种终端数据访问异常发现方法,所述方法包括以下步骤:收集终端数据访问行为数据,对其进行数据预处理,建立终端数据访问行为的时间序列样本,计算其中每一个样本点的异常评分,设定阈值判断样本点是否异常,使用异常点构建异常行为特征库;添加异常行为特征标签形成时间序列样本集;构建鲁棒性随机分割森林训练模型并设定模型参数,使用样本集对训练模型进行训练,得到第一终端数据访问行为异常检测模型后对其进行优化,包括推荐候选标签、基于更新策略的模型优化,优化后得到第二终端数据访问行为异常检测模型;获取目标终端
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117708736A
(43)申请公布日2024.03.15
(21)申请号202311696273.XG06F18/214(2023.01)
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