本發明公開了一種基于神經網絡加強的違規操作實時檢測裝置,包括以下幾個階段,數據預處理階段,模型訓練階段,模型檢測階段。本發明其數據特征提取能力大大提升,做到幾乎無損的數據轉換,我們使用命令模板作為shell命令的特征表示,并使用One?hot Embedding的方式轉換為數值特征向量的特征提取方法只丟失了原始數據中變量部分的信息,而這部分信息在異常檢測場景中并不是關鍵信息。(注:因為shell命令是非結構化的文本數據所以一定需要做特數據轉換,轉換為機器學習模型可以處理的數值特征。
聲明:
“基于神經網絡加強的違規操作實時檢測裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)