[发明专利]大规模网络安全事件的规模预测知识训练方法和预测方法无效
| 申请号： | 200910260748.4 | 申请日： | 2009-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN102118245A | 公开（公告）日： | 2011-07-06 |
| 发明（设计）人： | 程文聪;贾焰;邹鹏;韩伟红;李爱平;杨书强;周斌;杨尹 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科学技术大学 |
| 主分类号： | H04L9/00 | 分类号： | H04L9/00;H04L12/26 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 410073 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种大规模网络安全事件的规模预测知识的训练方法，包括：将作为训练数据的历史数据分段，从分段所得到的多个子段中提取与预测有关的数据特征，将这些数据特征分别离散化为特征事件，形成特征事件序列；从所述训练数据的特征事件序列中挖掘频繁情节，得到用于预测的频繁情节集合。本发明还提gon一种大规模网络安全事件的规模预测方法，包括：形成近期数据的特征事件序列；从频繁情节集合的频繁情节中提取前缀事件，然后将这些前缀事件与所述近期数据的特征事件序列进行匹配，在匹配成功的前提下由频繁情节中的后缀事件得到预测值。本发明的预测方法较现有方法相比预测准确率更高，错误率更小。 | ||
| 搜索关键词： | 大规模 网络安全 事件 规模 预测 知识 训练 方法 | ||
【主权项】：
一种大规模网络安全事件的规模预测知识的训练方法，包括：步骤1)、将作为训练数据的历史数据分段，从分段所得到的多个子段中提取与预测有关的数据特征，将这些数据特征分别离散化为特征事件，形成特征事件序列；步骤2)、从所述训练数据的特征事件序列中挖掘频繁情节，得到用于预测的频繁情节集合。
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