基于深度学习的分布式安全日志分析方法

• 作者: 尹慧 尹韬 花嵘 郭宁
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 分布式 日志分析 入侵检测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 272-277
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 5012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.03.064

摘要

为了提高日志分析是当前进行入侵检测和安全防御的重要手段.针对传统基于规则的分析方法中误报、漏报较高,应对海量日志分析效率过低的问题,该文章提出了一种基于深度学习的分布式安全日志分析方法,通过将深度学习算法与现有黑白名单、规则匹配以及统计策略等技术结合,进行日志分析,检测网络中的安全威胁.系统采用分布式的存储和计算平台,能够进行离线和实时两种日志分析模式,可以满足大多数场景下海量的日志数据分析需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	花嵘	山东科技大学计算机科学与工程学院	38	91	4.0	8.0
2	郭宁		7	69	4.0	7.0
3	尹慧	山东科技大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
4	尹韬	西安邮电大学计算机学院	1	0	0.0	0.0