[发明专利]一种基于深度学习的系统安全状态评级方法在审
| 申请号： | 202111282154.0 | 申请日： | 2021-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN113987514A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 钱丰;王佳 | 申请（专利权）人： | 北京计算机技术及应用研究所 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06N20/00 |
| 代理公司： | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人： | 刘瑞东 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的系统安全状态评级方法，属于人工智能领域。该方法包括：(1)通过收集当前系统的系统各方面状态数据，构建系统状态特征向量；(2)将上一步的特征向量输入到深度模型中，通过深度学习技术计算输出分析判别向量；(3)将分析判别向量输入到Logistic多分类回归模型中，通过Logistic多分类回归分析模型最终得到系统安全状态的分类评级。本发明应用于系统安全状态评级，从而增强对系统的安全监控、增加系统运行稳定性，及早发现系统安全状态异常，增强系统安全。利用深度学习技术和Logistic多分类回归分析模型，可通过以往的数据来判断预测当前以及未来系统状态的安全分类评级。本发明在系统运维与安全防护测领域有广泛的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 系统安全 状态 评级 方法 | ||
【主权项】：
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