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[发明专利]基于网络资产内存时间序列多特征数据的异常检测系统-CN202310667666.1在审
发明人：邹凯;陈凯枫;顾颂斐;姚毅;曾浩 -专利权人：广州天懋信息系统股份有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网络资产内存时间序列多特征数据的异常检测系统，涉及计算机主机和网络安全技术领域。该系统包括通信连接的用于采集内存数据并提取内存特征的内存数据处理模块、用于通过收集恶意软件并运行且获取正负类标签，从而训练有监督时序二分类模型的有监督机器学习模块、用于使用三种算法和投票方式进行异常检测的无监督机器学习模块以及进行综合分析并生成风险等级并告警的综合分析告警模块。本发明按照时间间隔采集内存数据，进行特征处理再将不同采集时间节点的特征构造为时间序列特征，分别通过有监督机器学习和无监督机器学习两个模块进行分析，再经过综合分析和分级告警，实现对内存时间序列数据的异常检测。
基于网络资产内存时间序列特征数据异常检测系统

[发明专利]一种基于内存特征的恶意软件检测系统及方法-CN202310607910.5在审
发明人：邹凯;陈凯枫;顾颂斐;韩日富 -专利权人：广州天懋信息系统股份有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于内存特征的恶意软件检测系统及方法，涉及计算机主机安全技术领域。该系统包括依次通信连接的用于采集主机运行时的内存数据的内存采集模块、用于内存数据进行特征工程处理并获得相应内存特征的特征处理模块、用于在主机中运行多种恶意软件并采集内存和提取内存特征的样本生成模块、用于划分样本数据集并使用评估指标训练二层堆叠二分类机器学习模型的离线训练模块以及用于划分不同告警等级的实时预测告警模块。本发明建立有监督的二层堆叠二分类机器学习模型，实现从内存特征的角度进行恶意软件运行的检测；两层模型堆叠的结构提高了模型的评估指标，更加注重恶意软件的召回效果；分级告警方便技术人员进行监控和问题排查。
一种基于内存特征恶意软件检测系统方法

[发明专利]基于预测树模型的数据预测方法、装置、设备及介质-CN202310559646.2在审
发明人：邹凯;陈凯枫;顾颂斐;张渊;李子阳 -专利权人：广州天懋信息系统股份有限公司
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：本实施例公开了一种基于预测树模型的数据预测方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：利用资产设备的历史流量序列数据作为训练样本输入初始的预测树模型进行模型训练，得到训练好的预测树模型；将待预测的目标流量序列数据输入训练好的预测树模型；获取训练好的预测树模型输出的目标流量序列数据的若干个候选预测数据；从若干个候选预测数据中筛选出目标预测数据。该方法能够节省了预测数模型结构的存储空间、运算量和模型训练时长，减少计算机硬件资源的占用，提高了流量序列数据预测结果的准确率。
基于预测模型数据方法装置设备介质