[发明专利]面向网络安全异常检测中深度学习模型的解释方法在审
| 申请号： | 202111032209.2 | 申请日： | 2021-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN113792776A | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 王之梁;韩东岐;陈闻起;钟莹;王苏;张晗;杨家海;施新刚;尹霞 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04L29/06 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 罗岚 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种面向网络安全异常检测中深度学习模型的解释方法。其中方法包括：建立通用性解释框架，所述通用性解释框架将面向网络安全异常检测中深度学习模型的解释问题转化为多目标优化问题的求解过程；针对不同种类的网络安全任务类型，根据所述通用性解释框架确定与网络安全任务类型对应的解释器算法。本申请的解释方法适用于无监督异常检测，能够有效解释深度模型判定异常的决策依据；能权衡保真性、稳定性、解释性、鲁棒性以及高效性多方面的需求。同时该解释方法具有较强的通用性，可以适用于多种不同的深度学习模型和不同的网络安全场景。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 网络安全 异常 检测 深度 学习 模型 解释 方法 | ||
【主权项】：
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