基于系统日志分析的安全事件挖掘技术研究与应用

发布时间：2024-02-17 22:24

　　随着大数据时代的到来,网络规模不断扩大,维护网络空间安全的相关方法、技术也日益重要。其中,运行在网络空间中的各类计算系统,一般都会以文本方式建立和维护系统运行日志,其所记录的信息中包含大量的本地安全事件信息。由于安全信息具有以下特点:全面性、全时域、不可替代性等,使得基于系统日志挖掘安全事件及相关技术研究,成为网络空间安全领域的热点之一。因此,本文以提高基于系统日志安全事件的速度与性能为目标,开展相关的研究,设计实现了基于系统日志的安全事件分析系统。主要研究工作和成果包括:1、详细分析了电信网络应用场景的需求与条件,对网络安全事件的特征、文本语义特征提取方法、文本分类方法、并行计算架构进行了详细的研究分析。2、为提高日志安全事件分类的准确率,通过研究分析,结合BERT和LSTM算法,实现对系统日志中安全事件进行分析与分类。其主要特点在于针对传统语言模型无法解决词语多义性的问题,提出采用BERT预训练语言模型提取单条日志语义特征信息,并结合LSTM循环神经网络作为训练网络。在某省电信公司真实数据集和IDS2018数据集上的实验结果表明,优于其他文本分类模型。3、基于并行计算的理念和技术,...

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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本文编号：3901424