[发明专利]一种基于深度学习改进IFOREST对行为异常检测的日志监控方法有效
| 申请号： | 202011059670.2 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112199670B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 宋昕;徐思航;朱磊;赵琛;黑新宏;王一川;姬文江;杜延宁;盘隆;吕泽立 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06N3/0455;G06N3/094;G06F18/214;H04L9/40;G06N3/0475;G06F18/2433;G06F18/213 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 宁文涛 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习改进IFOREST对行为异常检测的日志监控方法。通过对用户的行为信息进行采集并向量化信息。利用Auto‑Encoder对算法训练模型对输入的日志用户行为向量进行降维。利用genetic算法以及Gan网络改进IFOREST，依据更新的信息反复训练模型提高其识别的准确率，最后通过日志监控的方法对用户的日常行为进行高效率高精准度的异常行为检测，将深度学习的方法应用到异常行为检测的网络安全领域，借以检测用户或管理员进行的非正常操作，同时采用了深度学习中自编码器对提取的用户行为信息进行降维，实现对高维数据的预处理，提出了一种相比于IFOREST训练准确率更高更加稳定的模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 改进 iforest 行为 异常 检测 日志 监控 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安理工大学，未经西安理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011059670.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种参数上报方法及装置
- 下一篇：一种用于饲料加工车间的粉尘捕捉收集装置
