一种基于主机特征及运行特征的资产归属识别方法

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一种基于主机特征及运行特征的资产归属识别方法
申请号:CN202410863308
申请日期:2024-06-29
公开号:CN118797309A
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于主机特征及运行特征的资产归属识别方法,包括以下步骤:步骤1:1.1数据采集;1.2端口信息Pi向量化;1.3中间件信息Ii向量化;1.4进程信息Si向量化;步骤2:构建深度学习模型;2.1拼接端口信息Pi和中间件信息Ii,生成合成特征向量Ci,将Ci输入卷积神经网络进行学习,设置模型最后一层输出的矩阵特征维度为m*n;2.2将进程特征向量Si输入循环神经网络进行学习;2.3拼接两组特征向量,输入全连接层,完成模型训练;步骤3:对未知归属的资产进行识别。本发明能够根据主机功能及所部署的业务,识别到与其功能高度相似的已知主机样本,从而完成主机归属识别操作,另外,可以实时进行识别,降低人力溯源成本,且该方法可扩展性强。
技术关键词
归属识别方法 主机特征 资产 中间件 词嵌入模型 进程 深度学习模型 端口 LSTM模型 矩阵 序列特征 样本 数据 图像 基准 编码 分词 服务器 字符