[发明专利]一种基于神经网络的恶意云租户识别方法和装置有效
| 申请号： | 201711328420.2 | 申请日： | 2017-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN108121912B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 张颖君;刘玉岭;黄亮;连一峰 | 申请（专利权）人： | 中国科学院软件研究所 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络的恶意云租户识别方法和装置。该方法主要通过收集多租户的操作日志，并提取租户的关键特征，构建特征向量，通过该特征向量构建神经网络进行分类学习，有效识别潜在恶意用户并进行隔离，最后通过管理员进一步判断确认用户及其操作的合法性。由于云租户存在数量庞大且操作频繁等问题，安全管理员很难快速实时的发现恶意租户及其操作。因此，本发明不仅能自动化的识别恶意租户，而且能提高云租户的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 恶意 租户 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络的恶意云租户识别方法，其步骤包括：1)获取多租户的操作信息，并从操作信息中提取关键特征，构建特征向量；2)将根据正常租户和恶意租户的操作信息构建的特征向量进行量化；3)使用神经网络对正常租户和恶意租户的量化后的特征向量进行学习，从而识别出潜在的恶意租户。
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