一种基于可信度的网络账号异常检测方法

摘要

本发明公开了一种基于可信度的网络账号异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：使用云中心对不同账号服务器的数据进行监控，收集每个账户的注册及使用时间，账户发布每条消息的时间和内容以及在某一固定时间值内的频率，把这些信息以加密方式传输到中心存储；通过对一定数量的测试可信的正常账户进行跟踪和监控，从中提取出账户的正常特征值，建立出正常特征模型；根据正常账户模型计算出阀值，对每个账户进行比对，如果大于该阀值为正常账户，小于改阀值为恶意账户；经过一段时间对账户的审查，正常模型要根据目前已有的账户信息重新进行正常模型的重建以减少错误率。本发明提高网络账户的安全性并保证整体网络的秩序不受破坏。

主权项

一种基于可信度的网络账号异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：使用云中心对不同账号服务器的数据进行监控，包括：账号基本信息收集模块、账户特征提取模块、账户可信度审查模块、账户可信度确认模块组成；S2：收集每个账户的注册及使用时间，账户发布每条消息的时间和内容以及在某一固定时间值内的频率，把这些信息以加密方式传输到中心存储；S3：通过对一定数量的测试可信的正常账户进行跟踪和监控，从中提取出账户的正常特征值，这些特征值包括账户属性及账户特征，通过一定的算法建立出正常特征模型；S4：根据正常账户模型计算出阀值，对每个账户进行和阀值的比对，如果大于改阀值为正常账户，小于改阀值为恶意账户；S5：经过一段时间对账户的审查，正常模型要根据目前已有的账户信息重新进行正常模型的重建，以保证正常模型随着事物的发展进行自我学习，减少错误率。