异常行为分析方法、存储介质及计算机程序产品

本申请公开了一种异常行为分析方法、存储介质及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：获取操作行为特征向量；基于异常识别模型，对操作行为特征向量进行异常识别，获得异常识别结果；基于孤立森林异常检测算法和逻辑回归算法，根据异常识别结果，获得异常行为分析结果。本申请中，异常识别模型通过对时序长短期记忆网络进行时间感知改进获得，在进行异常识别时是建立在业务流程之上的时序学习，而通过孤立森林异常检测算法和逻辑回归算法，降低了误报率。由此，解决了现有方法无法从操作行为序列整体进行异常检测且检测的准确率较低的问题，实现了对用户操作行为序列进行整体识别和检测，并提高了行为异常分析的准确率。