基于深度学习的系统日志异常检测研究

• 作者: 刘培顺 王彬 王易东
• 来源期刊: 网络与信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 日志异常检测 深度学习 GRU神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 105-118
• 页数: 14页
• 分类号: TP390
• 字数: 11315字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-109x.2019055

摘要

系统日志反映了系统运行状态,记录着系统中特定事件的活动信息,快速准确地检测出系统异常日志,对维护系统安全稳定具有重要意义.提出了一种基于GRU神经网络的日志异常检测算法,基于log key技术实现日志解析,利用执行路径的异常检测模型和参数值的异常检测模型实现日志异常检测,具有参数少、训练快的优点,在取得较高检测精度的同时提升了运行速度,适用于大型信息系统的日志分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘培顺	中国海洋大学信息科学与工程学院	17	29	3.0	3.0
2	王易东	中国海洋大学信息科学与工程学院	3	0	0.0	0.0
3	王彬	中国海洋大学继续教育学院	21	82	6.0	9.0