[发明专利]一种基于推荐系统的恶意注入攻击检测方法在审
| 申请号： | 202211074642.7 | 申请日： | 2022-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN115422535A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 杨志海;孙钦东;刘雁孝 | 申请（专利权）人： | 四川数字经济产业发展研究院 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06F21/56;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京盛广信合知识产权代理有限公司 16117 | 代理人： | 张军艳 |
| 地址： | 610299 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于推荐系统的恶意注入攻击检测方法，包括：获取用户的评分数据和物品的原始协同访问数据，基于评分数据得到用户‑物品二部图，基于原始协同访问数据得到协同访问关联图；分别对用户‑物品二部图和协同访问关联图进行分解，得到低维度映射矩阵；基于低维度映射矩阵分别计算用户和物品之间的相似度，通过设定相似度经验阈值，获得密集行为关联图；依据密集行为关联图，采用条件随机场的多阶势特性对行为边界进行平滑表示，并采用条件随机场的标签最大化后验概率估计计算最优预测标签值，识别恶意注入节点。本发明对于多类型评分注入攻击具有较好的检测效果，特别是在攻击力度较小的情况下，检测率达到最优，误报率均较低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 推荐 系统 恶意 注入 攻击 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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