[发明专利]基于stacking集成的APT组织识别方法、系统及存储介质有效
| 申请号： | 202010586298.4 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111797394B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 李树栋;张倩青;吴晓波;韩伟红;方滨兴;田志宏;殷丽华;顾钊铨 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于stacking集成的APT组织识别方法、系统及存储介质，方法包括：使用TF‑IDF算法结合n‑gram从恶意软件样本中提取出行为特征并向量化，形成恶意行为向量特征集；基于恶意行为向量特征集，计算特征之间的相关度和特征与类别之间的卡方值，对行为向量特征集进行两次筛选，获得低纬度的更优特征子集数据；构建多模型融合的Stacking集成学习APT组织识别模型，利用所述APT组织识别模型对新的APT攻击进行识别。本发明中对高维行为向量特征进行特征选择降低了数据集的复杂度；还考虑了数据集中的样本不平衡，采用了多模型集成训练，提高了识别准确度；另外本专利对于恶意样本的APT组织识别模型是经过机器学习训练得到的，提高了新样本的自动化识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 stacking 集成 apt 组织 识别 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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