JP2019061647A - 異常セッション感知方法 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (18)
- サーバーがクライアントから受信する要請メッセージと、前記サーバーが生成する応答メッセージを含むセッションの異常可否を感知する方法において、
前記セッションに含まれたメッセージのうち少なくとも一部を行列形態のデータに変換する段階;
コンボリューショナルニューラルネットワークを利用して前記行列形態のデータを前記行列よりも小さい次元の表現ベクトルに変換する段階;および
前記メッセージから獲得された表現ベクトルを、前記メッセージの発生順に沿って羅列することによって第1表現ベクトルシーケンスを構成し、LSTMニューラルネットワークを利用して前記第1表現ベクトルシーケンスを分析することによって、前記セッションの異常可否を判断する段階;を含む、異常セッション感知方法。 - 前記メッセージのうち少なくとも一部を行列形態のデータに変換する段階は、
前記メッセージのそれぞれに含まれた文字をワンホットベクトル(one−hot vector)に変換することによって、前記メッセージのそれぞれを行列形態のデータに変換する、請求項1に記載の異常セッション感知方法。 - 前記LSTMニューラルネットワークは、複数のLSTMレイヤーを含むLSTMエンコーダおよび前記LSTMエンコーダと対称的な構造を有するLSTMデコーダを含む、請求項1に記載の異常セッション感知方法。
- 前記LSTMエンコーダは、前記第1表現ベクトルシーケンスに含まれた表現ベクトルの入力を順に受け、あらかじめ定められた大きさの隠れ(hidden)ベクトルを出力し、
前記LSTMデコーダは、前記隠れベクトルの入力を受けて前記第1表現ベクトルシーケンスに対応する第2表現ベクトルシーケンスを出力する、請求項3に記載の異常セッション感知方法。 - 前記セッションが正常であるか異常であるかを判断する段階は、
前記第1表現ベクトルシーケンスと前記第2表現ベクトルシーケンスとの間の差に基づいて前記セッションが正常であるか異常であるかを判断する、請求項4に記載の異常セッション感知方法。 - 前記LSTMデコーダは、前記第1表現ベクトルシーケンスに含まれる表現ベクトルのそれぞれに対応する推定ベクトルを逆順に出力することによって、前記第2表現ベクトルシーケンスを出力する、請求項4に記載の異常セッション感知方法。
- 前記LSTMニューラルネットワークは、前記第1表現ベクトルシーケンスに含まれた表現ベクトルの入力を順に受け、入力を受けた表現ベクトルから次の順番の表現ベクトルに対する推定ベクトルを出力する、請求項1に記載の異常セッション感知方法。
- 前記セッションの異常可否を判断する段階は、
前記LSTMニューラルネットワークが出力した推定ベクトルと前記LSTMニューラルネットワークが入力を受ける表現ベクトルとの間の差から前記セッションの異常可否を判断する、請求項7に記載の異常セッション感知方法。 - 前記コンボリューショナルニューラルネットワークおよび前記LSTMニューラルネットワークをトレーニング(training)する段階;を含む、請求項1に記載の異常セッション感知方法。
- 訓練データを前記コンボリューショナルニューラルネットワークに入力し、
前記コンボリューショナルニューラルネットワークの出力を、前記コンボリューショナルニューラルネットワークに対称的な構造を有する対称ニューラルネットワークに入力させ、
前記対称ニューラルネットワークの出力と前記訓練データとの間の差に基づいて、前記コンボリューショナルニューラルネットワークで使用する加重値パラメーターを更新することによって、前記コンボリューショナルニューラルネットワークをトレーニングする、請求項9に記載の異常セッション感知方法。 - 前記LSTMニューラルネットワークは、複数のLSTMレイヤーを含むLSTMエンコーダおよび前記LSTMエンコーダと対称的な構造を有するLSTMデコーダを含み、
訓練データを前記LSTMエンコーダに入力し、
前記LSTMエンコーダから出力される隠れベクトルおよび前記訓練データを前記LSTMデコーダに入力し、
前記LSTMデコーダの出力と前記訓練データとの間の差に基づいて、前記LSTMエンコーダおよび前記LSTMデコーダで使用する加重値パラメーターを更新することによって、前記LSTMニューラルネットワークをトレーニングする、請求項9に記載の異常セッション感知方法。 - サーバーがクライアントから受信する要請メッセージと、前記サーバーが生成する応答メッセージを含むセッションの異常可否を感知する方法において、
前記セッションに含まれたメッセージのうち少なくとも一部を行列形態のデータに変換する段階;
コンボリューショナルニューラルネットワークを利用して前記行列形態のデータを前記行列よりも小さい次元の表現ベクトルに変換する段階;および
前記メッセージから獲得された表現ベクトルを、前記メッセージの発生順に沿って羅列することによって第1表現ベクトルシーケンスを構成し、GRUニューラルネットワークを利用して前記第1表現ベクトルシーケンスを分析することによって、前記セッションの異常可否を判断する段階;を含む、異常セッション感知方法。 - 前記GRUニューラルネットワークは、複数のGRUレイヤーを含むGRUエンコーダおよび前記GRUエンコーダと対称的な構造を有するGRUデコーダを含む、請求項12に記載の異常セッション感知方法。
- 前記GRUエンコーダは、前記第1表現ベクトルシーケンスに含まれた表現ベクトルの入力を順に受け、あらかじめ定められた大きさの隠れ(hidden)表現ベクトルを出力し、
前記GRUデコーダは前記隠れベクトルの入力を受けて前記第1表現ベクトルシーケンスに対応する第2表現ベクトルシーケンスを出力する、請求項13に記載の異常セッション感知方法。 - 前記セッションが正常であるか異常であるかを判断する段階は、
前記第1表現ベクトルシーケンスと前記第2表現ベクトルシーケンスとの間の差に基づいて前記セッションが正常であるか異常であるかを判断する、請求項14に記載の異常セッション感知方法。 - 前記GRUデコーダは、前記第1表現ベクトルシーケンスに含まれる表現ベクトルのそれぞれに対応する推定ベクトルを逆順に出力することによって、前記第2表現ベクトルシーケンスを出力する、請求項14に記載の異常セッション感知方法。
- 前記GRUニューラルネットワークは、前記第1表現ベクトルシーケンスに含まれた表現ベクトルの入力を順に受け、入力を受けた表現ベクトルから次の順番の表現ベクトルに対する予測値を出力する、請求項12に記載の異常セッション感知方法。
- 前記セッションの異常可否を判断する段階は、
前記GRUニューラルネットワークが出力した予測値と前記GRUニューラルネットワークが入力を受ける表現ベクトルとの間の差から前記セッションの異常可否を判断する、請求項17に記載の異常セッション感知方法。
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