一种基于文法压缩的日志异常检测算法

• 作者: 周薇 孟丹 韩冀中 高赟
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 文法压缩 日志挖掘 相对熵
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 网络安全行为分析
• 页码范围: 73-86
• 页数: 14页
• 分类号: TP393
• 字数: 13598字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2014.00073

摘要

近年来日志挖掘是一种广泛使用的检测应用状态异常的方法.现有的异常检测算法需要大量计算,或者它们的有效性依赖于测试日志满足一些预先定义的日志事件概率分布.因此,它们无法用于在线检测并且在假设不成立时会失效.为了解决这些问题,该文提出了一种新的异常检测算法CADM.CADM使用正常日志和待检测日志之间的相对熵作为异常程度的标识.为了计算相对熵,CADM充分利用了相对熵和文法压缩编码大小之间的关系而不是预先定义日志事件概率分布的族.通过这种方式,CADM避免了对日志分布的预先假设.除此之外,CADM的计算复杂度为O(n),因此在日志较大的情况下有较好的扩展性.通过在仿真的日志和公开日志集上的评测结果可以看出,CADM不仅可以应用在更广泛的程序日志上,也有更高的检测精度,因此更适合在线日志挖掘异常检测的工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟丹	中国科学院信息工程研究所信息内容安全技术国家工程实验室	68	909	15.0	28.0
2	韩冀中	中国科学院信息工程研究所信息内容安全技术国家工程实验室	24	166	6.0	12.0
3	周薇	中国科学院信息工程研究所信息内容安全技术国家工程实验室	6	39	2.0	6.0
4	高赟	中国科学院信息工程研究所信息内容安全技术国家工程实验室	2	12	1.0	2.0