CN105281971A - 一种基于可信度的网络账号异常检测方法 - Google Patents
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Abstract
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。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于可信度的网络账号异常检测方法。
背景技术
目前我们每个人在不同的网站和社交平台上都有多个不同的账号,这些账号有正常账号,有恶意账号,还有一些僵尸账号等,而对这些账号的监测并进行区分则目前没有好的办法来适用。
因此,现有技术有待于改进。
发明内容
本发明为了解决现有技术的不足,提供一种基于可信度的网络账号异常检测方法,提高网络账户的安全性并保证整体网络的秩序不受破坏。
为解决上述技术问题,本发明实施例提供的一种基于可信度的网络账号异常检测方法,采用如下技术方案:
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。
本发明提供的一种基于可信度的网络账号异常检测方法,提高网络账户的安全性并保证整体网络的秩序不受破坏。
附图说明
图1为本发明实施例所述的一种基于可信度的网络账号异常检测方法的步骤示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例提供给的基于可信度的网络账号异常检测方法进行详细描述。
如图1所示,本发明实施例提供的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。
本发明提供的一种基于可信度的网络账号异常检测方法,提高网络账户的安全性并保证整体网络的秩序不受破坏。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (1)
1.一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。
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CN201410349732.1A CN105281971A (zh) | 2014-07-23 | 2014-07-23 | 一种基于可信度的网络账号异常检测方法 |
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Publications (1)
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CN105281971A true CN105281971A (zh) | 2016-01-27 |
Family
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Family Applications (1)
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CN201410349732.1A Pending CN105281971A (zh) | 2014-07-23 | 2014-07-23 | 一种基于可信度的网络账号异常检测方法 |
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CN (1) | CN105281971A (zh) |
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2014
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Legal Events
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C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20160127 |