一种基于异构神经网络技术的VoIP恶意行为检测方法及系统
Abstract:
本发明公开一种基于异构神经网络技术的VoIP恶意行为检测方法及系统,涉及网络信息安全领域,通过从VoIP多数据源中抽取出信息对象,构建异构信息网络,利用GEM模型获得节点向量表示;再通过计算不同节点之间的相似度进行聚类,通过对同一类节点打上相同标签来丰富训练数据,再对对分类算法进行有监督学习分类,获取有害的VoIP节点。本发明能够利用多种数据源的信息,通过挖掘异构信息网络中的隐式关系和隐藏模式发现有害VoIP行为。
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