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用于危险主机检测的主动机器学习系统

基本信息

申请号	CN201710059582.4	申请日	-
公开（公告）号	CN106790256A	公开（公告）日	2017-05-31
申请公布号	CN106790256A	申请公布日	2017-05-31
分类号	H04L29/06(2006.01)I	分类	电通信技术;
发明人	冯望烟;吴淑宁;张立钢	申请（专利权）人	浙江航芯智控科技有限公司
代理机构	北京中誉威圣知识产权代理有限公司	代理人	浙江中都信息技术有限公司;浙江航芯科技有限公司
地址	312000 浙江省绍兴市越城区舜江路683号
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种用于危险主机监测的主动机器学习系统。所述主动机器学习系统利用SIEM警报信息、各种安全日志和分析师的调查笔记来标记受破坏可能性高的主机。该系统包括数据收集、特征工程、标签产生、机器学习、主动学习分析师见解的反馈算法和实时报警等部分；采用自然语言处理、文本挖掘和基于图形的方法，为机器学习生成目标和创建特征；机器学习单元采用深度信念网络、多层深度神经网络、随机森林、支持向量机和Logistic回归等机器学习机制。通过本系统可以准确检测网络中的危险主机，大幅降低虚警率，兼顾了主机安全检测需求与SOC实际审查能力，使得重要的安全事件得到及时处理，在提高网络安全监测能力的同时，降低了人力成本。