[发明专利]基于大数据关联规则挖掘的异常行为检测方法和系统

摘要

本发明涉及一种异常行为检测方法和系统，该方法包括：获取用户的待检测行为信息，并计算待检测行为信息与历史异常行为信息之间的匹配度；筛选出匹配度大于第一预设阈值的历史异常行为信息；获取筛选出的历史异常行为信息对应的异常行为序列，并获取异常行为序列中筛选出的历史异常行为信息及其对应的关联行为信息之间的关联关系；根据关联关系获取待检测行为信息的关联行为信息，将待检测行为信息及其对应的关联行为信息组成待检测行为序列；计算待检测行为序列与异常行为序列的相似度；获取相似度大于第二预设阈值的待检测行为信息，将获取的待检测行为信息判定为异常行为信息。上述的异常行为检测方法和系统能够准确地进行用户异常行为检测。

主权项

1.一种异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户的待检测行为信息，并计算所述待检测行为信息与预先存储的用户行为数据库中的历史异常行为信息之间的匹配度；筛选出所述匹配度大于第一预设阈值的历史异常行为信息；从所述用户行为数据库中获取所述筛选出的历史异常行为信息对应的异常行为序列，并获取所述异常行为序列中所述筛选出的历史异常行为信息与所述筛选出的历史异常行为信息对应的关联行为信息之间的关联关系；根据所述关联关系获取所述待检测行为信息的关联行为信息，将所述待检测行为信息及其对应的关联行为信息组成待检测行为序列；计算所述待检测行为序列与所述异常行为序列的相似度；获取所述相似度大于第二预设阈值的待检测行为序列中的待检测行为信息，将获取的所述待检测行为信息判定为异常行为信息。