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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣州市普澤電子科技有限公司申請的專利一種基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡行為分析方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119254817B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411275592.8，技術領域涉及：H04L67/1396；該發(fā)明授權一種基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡行為分析方法是由周偉光設計研發(fā)完成，并于2024-09-12向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡行為分析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡行為分析方法，涉及大數(shù)據(jù)處理技術領域。本發(fā)明利用服務器獲取用戶行為數(shù)據(jù)，進行識別用戶，根據(jù)用戶訪問生成有用軌跡段；進行頻繁序列挖掘，獲得用戶頻繁行為序列，將頻繁行為序列作為用戶特征，區(qū)分用戶的異常行為與正常行為，將得到的異常行為數(shù)據(jù)抽象成標簽，構建用戶畫像模型，建立異常行為模式特征庫，將待測用戶行為序列與異常行為模式特征庫進行匹配，通過匹配是否成功來判斷是否為異常用戶，并據(jù)此提取用戶行為數(shù)據(jù)異常特征。本發(fā)明完成對用戶行為數(shù)據(jù)異常特征的判斷及提取，提高了用戶行為數(shù)據(jù)異常檢測的精度，并對檢測精度進行評級。

本發(fā)明授權一種基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡行為分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡行為分析方法，其特征在于，流程如下： 步驟一、獲取用戶行為數(shù)據(jù)，識別用戶，根據(jù)用戶訪問生成有用軌跡段；用戶數(shù)據(jù)包括用戶身份、訪問日期、訪問路徑、訪問內(nèi)容、請求結果和瀏覽時間； 步驟二、將有用軌跡段分割為不同區(qū)域后，進行頻繁序列挖掘，輸出用戶頻繁行為序列及其支持度，將頻繁行為序列作為用戶特征，并賦予權重； 步驟三、區(qū)分用戶的異常行為與正常行為，將得到的異常行為數(shù)據(jù)抽象成標簽； 步驟四、構建用戶畫像模型； 步驟五、建立異常行為模式特征庫，將待測用戶行為序列與異常行為模式特征庫進行匹配，判斷是否為異常用戶； 步驟六、對異常用戶進行異常行為特征提取，將提取用戶異常行為的精度進行量化,完成對異常用戶的異常行為特征的分析； 所述步驟一具體如下： 通過web服務器產(chǎn)生的日志文件獲取用戶行為數(shù)據(jù)； 將用戶行為數(shù)據(jù)進行用戶識別，過程如下： 當IP地址不同時，代表多個不同用戶； 當IP地址相同，并且用戶使用的操作系統(tǒng)和瀏覽器相同時，代表同一用戶； 當IP地址相同，但用戶使用的操作系統(tǒng)和瀏覽器不同時，代表多個不同用戶； 當用戶請求訪問的某個頁面與之前訪問的任一頁面均不相關時，代表出現(xiàn)一個新用戶； 當用戶請求訪問的某個頁面之前從未訪問過，且在日志記錄中未有引用痕跡時，代表出現(xiàn)一個新用戶； 將用戶的訪問分解成軌跡段，用以下形式表示： R＝U,{Pi,Ti,…,Pk,Tk}； 其中，R表示用戶在一段時間內(nèi)請求的頁面的集合序列；U表示用戶標識；P表示用戶請求的頁面的標識符；T表示時間； 設置用戶相鄰請求之間的超時時間閾值為θ，判斷是否滿足Ti-Ti-1≤Q…1≤iQ，若滿足，則標記該軌跡為有用軌跡段； 所述步驟二具體如下： 對有用軌跡段按照時間順序進行排序，獲得用戶行為數(shù)據(jù)序列Y,并構建用戶行為序列數(shù)據(jù)庫，用戶每個行為節(jié)點在序列中都有其對應的位置，用戶行為序列表示一個用戶在某時間戳內(nèi)的操作； 用戶行為數(shù)據(jù)序列Y＝y(tǒng)1,y2,y3,y4，...，ym，其中，m為正整數(shù)，對序列中的每個行為xm創(chuàng)建一個其對應的點，并添加對應的行為標識符、時間戳和頁面ID，使用時間戳對創(chuàng)建的點進行排序，獲得用戶行為數(shù)據(jù)序列點集合X＝x1,x2,x3,x4，...，xm,其中，m為正整數(shù)； 將空間內(nèi)任意一點xm作為圓心，設置半徑為r，形成圓形區(qū)域,將此圓形區(qū)域內(nèi)的所有點的集合標記為鄰域Brxm, Brxm＝{xn∈D│distxm,xn≤r}； 其中，distxm,xn表示xm和xn之間的距離； 將鄰域內(nèi)樣本個數(shù)的最小值標記為MinPts； 從數(shù)據(jù)集X中隨機挑選一個點xm，判斷|Brxm|是否大于等于MinPts，當|Brxm|≥MinPts，則判定xm為核心對象，加入核心集合Y中； 從核心集合Y中隨機挑選一個核心對象xn，將其密度可達的所有點，加入新的集合C1，形成第一個聚類簇； 繼續(xù)訪問數(shù)據(jù)集X中的下一個點，重復上述步驟，直到處理完數(shù)據(jù)集中的所有點，得到聚類簇Cm，將沒有包含在聚類簇中的點標記為噪音，予以刪除； 聚類簇Cm包括用戶基本屬性、職位屬性、業(yè)務屬性、時間屬性和空間屬性；其中，基本屬性包括用戶ID和IP地址；職位屬性包括用戶具有的職位級別；業(yè)務屬性是用戶所具有的業(yè)務功能；時間屬性是用戶訪問在時間上的分段；空間屬性是用戶訪問在區(qū)域上的分段； 利用Apriori算法對區(qū)域分割處理后的數(shù)據(jù)進行頻繁行為序列挖掘處理，輸出用戶行為序列及其支持度；設置支持度閾值為ρ，剔除低于支持度閾值ρ的行為序列，保留高于支持度閾值ρ的行為序列及其支持度，并將其標記為頻繁行為序列； 將頻繁行為序列作為用戶特征，每個用戶特征代表一個特定的用戶行為模式，包括多個用戶行為步驟；為每個用戶特征賦予權重。

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