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互联网技术论文_基于CNN-BiLSTM模型的日志异

来源:计算机工程与设计 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-09-02
作者:网站采编
关键词:
摘要:文章摘要:目前日志异常检测领域存在数据量大、故障和攻击威胁隐蔽性高、传统方法特征工程复杂等困难,研究发展迅速的深度学习为解决这些问题提供新的思路,在此提出结合CNN和

文章摘要:目前日志异常检测领域存在数据量大、故障和攻击威胁隐蔽性高、传统方法特征工程复杂等困难,研究发展迅速的深度学习为解决这些问题提供新的思路,在此提出结合CNN和Bi-LSTM优势的CNN-BiLSTM深度学习模型,既考虑日志键显著的时间序列特征,又兼顾日志参数的空间位置特征,并以拼接映射方法进行最大程度避免特征淹没的融合处理,在分析模型复杂度上的可行性之后,基于Hadoop日志HDFS数据集,对比SVM、CNN和Bi-LSTM验证CNN-BiLSTM模型优越的分类效果,达到约91%的日志异常检测准确度,并在WC98_day网络日志数据集上达到94%检测准确度,验证CNN-BiLSTM模型良好的泛化能力,最后通过消融实验,分别分析词嵌入和全连接层结构于CNN-BiLSTM模型的重要意义。

文章关键词:日志异常检测,深度学习,特征融合,泛化能力,消融实验,

项目基金:国家自然科学基金项目(62176264),

论文作者:孙嘉1,2 张建辉2 卜佑军2 陈博2 胡楠1,2 

作者单位:1. 郑州大学中原网络安全研究院 

论文DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0061750

论文分类号: TP18;TP393.08

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文章来源:《计算机工程与设计》 网址: http://www.jsjgcysjzz.cn/qikandaodu/2021/0902/1171.html



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