摘要
本发明属于网络流量领域,提出了一种远程桌面行为识别模型训练方法,所述模型包括第一神经网络和第二神经网络,其步骤包括:获取远程桌面网络流量;以终端、虚拟机和业务系统作为节点,从所述网络流量中提取节点特征;以所述终端到所述虚拟机和所述虚拟机到所述业务系统作为链路,从所述网络流量中提取链路特征;将所述节点特征和所述链路特征输入第一神经网络进行训练,得到按时间窗口划分的嵌入序列;将所述嵌入序列输入第二神经网络进行训练,得到训练好的远程桌面行为识别模型。本发明通过建模终端‑虚拟机‑业务系统之间的全链路流量特征,可以实现更加准确、细粒度的用户行为识别效果。
技术关键词
节点特征
远程桌面
识别模型训练方法
业务系统
链路
检测网络流量
存储计算机程序
序列
终端
邻居
识别方法
LSTM模型
分类器
电子装置
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处理器
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