一种基于机器学的网络用户安全状态评估方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学的网络用户安全状态评估方法，包括：基于确定的风险传播源u和其传播时间t，建立网络风险的微观传播模型；基于所述传播源，对所述微观传播模型进行多轮的模拟传播；传播结束后，提取指定的特征属性及其对应的特征值形成特征向量；将提取到的特征向量输入到分类器中进行分类训练，生成可以判定新输入特征向量类属的分类规则；实际传播事件发生t时间后，提取网络中所有未被监控用户对应的特征向量；将提取到的特征向量输入训练好的分类器进行分类，获得所有未被监控用户安全状态的估计值。本发明方法通过部分用户的安全状态信息来估计网络中其他用户的安全状态，从而迅速有效地对高风险用户进行处理，阻止风险的传播。

主权项

一种基于机器学习的网络用户安全状态评估方法，其特点在于，包括：基于确定的风险传播源u和其传播时间t，建立网络风险的微观传播模型；基于所述传播源，对所述微观传播模型进行多轮的模拟传播，且每轮的传播时间均设置为t；传播结束后，提取指定的特征属性及其对应的特征值形成大量的特征向量；将提取到的特征向量输入到分类器中进行分类训练，生成可以判定新输入特征向量类属的分类规则；实际传播事件发生t时间后，提取网络中所有未被监控用户对应的特征向量；将提取到的特征向量输入训练好的分类器进行分类，获得所有未被监控用户安全状态的估计值；根据估计值判断出未被监控用户的安全状态。