一种基于IP访问序列的异常访问行为识别方法

    公开(公告)号:CN115604040B

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202211616801.1

    申请日:2022-12-16

    IPC分类号: H04L9/40

    摘要: 本发明公开了一种基于IP访问序列的异常访问行为识别方法,包括以下步骤:选定某IP的用户,根据该IP用户多天访问记录提取访问序列,基于访问序列构建反映该用户访问行为模式的概率前缀树,并根据设定的概率阈值对概率前缀树进行剪枝,定义概率前缀树相似度计算方法;基于该IP用户近期某段时间内的访问记录提取其访问序列,根据访问序列构建该用户近期的概率前缀树。计算该用户历史概率前缀树与其近期概率前缀树的相似度,相似度越大表明该用户的访问行为模式越稳定,其访问行为越正常;反之,表明该用户的访问行为模式异常性越显著。本发明能根据用户历史概率前缀树与近期前缀树的相似度分析计算,识别用户访问行为的异常情况。

    一种基于IP访问序列的异常访问行为识别方法

    公开(公告)号:CN115604040A

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202211616801.1

    申请日:2022-12-16

    IPC分类号: H04L9/40

    摘要: 本发明公开了一种基于IP访问序列的异常访问行为识别方法,包括以下步骤:选定某IP的用户,根据该IP用户多天访问记录提取访问序列,基于访问序列构建反映该用户访问行为模式的概率前缀树,并根据设定的概率阈值对概率前缀树进行剪枝,定义概率前缀树相似度计算方法;基于该IP用户近期某段时间内的访问记录提取其访问序列,根据访问序列构建该用户近期的概率前缀树。计算该用户历史概率前缀树与其近期概率前缀树的相似度,相似度越大表明该用户的访问行为模式越稳定,其访问行为越正常;反之,表明该用户的访问行为模式异常性越显著。本发明能根据用户历史概率前缀树与近期前缀树的相似度分析计算,识别用户访问行为的异常情况。