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跨域实体行为关联及异常分析系统设计
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摘要
本文对跨身份域行为进行关联分析并进行异常用户识别,在机器学习和深度学习算法的基础上,提出并设计了一个跨域异常行为分析系统,能够根据跨域实体行为进行行为关联从而识别关联用户,获得用户关联关系,并在此基础上识别异常用户。
作者
张宇萌
吴昊
辛阳
承琪
赵经宇
机构地区
北京邮电大学
出处
《电子技术与软件工程》
2022年第1期205-209,共5页
ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
关键词
跨域异常行为分析系统
数据挖掘
行为关联
异常用户
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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