一种融合变量的日志异常检测方法北大核心CSCD |
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引用本文: | 张玉臣李亮辉马辰阳周洪伟.一种融合变量的日志异常检测方法北大核心CSCD[J].信息网络安全,2023(10):16-20. |
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作者姓名: | 张玉臣李亮辉马辰阳周洪伟 |
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作者单位: | 1.中国人民解放军信息工程大学密码工程学院450001; |
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基金项目: | 国家自然科学基金[61902427]。 |
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摘 要: | 为了充分挖掘日志中变量的潜能,优化日志异常检测效果,文章提出一种融合变量的日志异常检测方法SiEv。首先,该方法可以识别主体变量,并根据主体变量将日志划分为不同片段;然后,SiEv以这些日志片段为输入,基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)训练或检测异常,从而避免不同主体的日志序列特征相互干扰;最后,根据日志片段将SiEv划分为多个类别,从不同角度检测日志。为了验证文章所提方法的有效性,SiEv对Loghub所提供的日志数据集进行测试。实验结果表明,SiEv能够发现多种类型日志中存在的异常,识别同一主体的活动行为模式和变化趋势。
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关 键 词: | 日志 异常检测 LSTM 变量 |
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