一種基于深度學習的社工評估數(shù)據(jù)生成方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111195721.9 申請日 -
公開（公告）號 CN114117175A 公開（公告）日 2022-03-01
申請公布號 CN114117175A 申請公布日 2022-03-01
分類號 G06F16/951（2019.01）I;G06F16/958（2019.01）I;G06F16/33（2019.01）I;G06F40/242（2020.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 謝鑫;任玉坤;何召陽;何曉剛;周歡;朱偉光 申請（專利權）人 北京墨云科技有限公司
代理機構 北京巨弘知識產(chǎn)權代理事務所（普通合伙） 代理人 趙洋
地址 100085北京市海淀區(qū)上地信息路12號1幢4層C401
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的社工評估數(shù)據(jù)生成方法，包括以下步驟：S1、頁面數(shù)據(jù)獲?。和ㄟ^爬蟲技術和人工手動模式收集釣魚郵件數(shù)據(jù)；S2、頁面特征工程：對釣魚郵件數(shù)據(jù)進行清洗臟數(shù)據(jù)、補全缺失值、降維，去除低頻詞匯及停用詞后生成統(tǒng)一格式的整理數(shù)據(jù)；S3、詞向量模型生成：使用神經(jīng)網(wǎng)絡對整理數(shù)據(jù)進行自然語言處理，將整理數(shù)據(jù)進行編號生成詞向量，通過對詞向量進行訓練擬合成詞向量模型；S4、目標序列獲取：通過Seq2Seq模型對詞向量模型進行訓練，得到長度變化的目標序列；S5、數(shù)據(jù)生成：根據(jù)目標序列結合用戶行為習慣生成社工評估數(shù)據(jù)。本發(fā)明能夠提高識別釣魚郵件的能力，用于提高人們的信息安全意識水平。