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
系统为您推荐了相关专利信息
规划
运力调度系统
运力调度方法
业务系统
发送心跳报文
云基础设施服务
访问控制策略
数据保护方法
云桌面服务
运维
电力监控系统
数据采集层
协议
资产
信息系统数据