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基于深度学习和数据聚类的伴随式诱饵生成方法及装置

基本信息

申请号 CN202011068789.6 申请日 -
公开（公告）号 CN111931874A 公开（公告）日 2020-11-13
申请公布号 CN111931874A 申请公布日 2020-11-13
分类号 G06K9/62(2006.01)I 分类 计算；推算；计数;
发明人 任俊博 申请（专利权）人 北京元支点信息安全技术有限公司
代理机构 北京睿博行远知识产权代理有限公司 代理人 龚家骅
地址 100010北京市东城区安乐林路69号3号楼203-A
法律状态 -

摘要

摘要 本发明属于深度学习技术领域，具体涉及基于深度学习和数据聚类的伴随式诱饵生成方法及装置，所述方法执行以下步骤：步骤1：获取用户数据，使用预建立的数据分类模型对用户数据进行分类，为分类后的每个类别的用户数据添加标签；步骤2：建立对抗生成网络模型，同时基于对抗网络生成模型的模型结构，建立适配的循环神经网络。采用深度学习的聚类方法，以及对抗生成网络算法的文本处理手段，达到智能生成伴随式诱饵的目的，同时生成的诱饵的相似度更高，提升了诱捕攻击者的能力。