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多源日志聚合分析方法
被引量:
1
1
作者
顾兆军
王帅卿
张礼哲
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第7期1702-1708,共7页
在检测网络安全威胁事件时,各种安全设备会产生大量冗余告警信息,易导致误报率高和日志聚合后聚合度低,给日志分析带来很大困难。为解决这一问题,采用一种自适应时间阈值间隔的聚类算法。通过定义聚合规则和中间日志,动态更新中间日志...
在检测网络安全威胁事件时,各种安全设备会产生大量冗余告警信息,易导致误报率高和日志聚合后聚合度低,给日志分析带来很大困难。为解决这一问题,采用一种自适应时间阈值间隔的聚类算法。通过定义聚合规则和中间日志,动态更新中间日志里的间隔阂值,实现对多源日志的聚合。实验结果表明,该算法的聚合时间阈值间隔更加接近真实攻击时间间隔,能准确对多源日志进行聚合分析,有效减少告警日志信息的数量,提高了日志的聚合度和准确率。
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关键词
网路安全
多源
日志
聚合
规则
自适应间隔阈值
日志聚合
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职称材料
顾及地理信息云服务领域知识的空间分析任务日志识别方法
2
作者
李江
刘朝辉
+2 位作者
宋旭颖
李锐
吴华意
《测绘地理信息》
CSCD
2023年第1期86-92,共7页
现代地理信息云服务平台在处理高强度空间分析事件的同时,通常依据到达时序记录来自不同用户、围绕不同分析目的的事件日志。这种混杂的日志记录方式模糊了用户的分析意图,破坏了围绕同一分析目的的计算行为的时间关联性,削弱了服务日...
现代地理信息云服务平台在处理高强度空间分析事件的同时,通常依据到达时序记录来自不同用户、围绕不同分析目的的事件日志。这种混杂的日志记录方式模糊了用户的分析意图,破坏了围绕同一分析目的的计算行为的时间关联性,削弱了服务日志对从用户需求角度理解用户行为和优化服务的重要作用。提出了一种顾及地理信息云服务领域知识的空间分析任务日志识别方法,对围绕同一分析目的的服务日志进行自动化聚合。首先,基于历史任务数据集对地理信息云服务中的日任务量时序变化规律和图层关联性等领域知识进行建模;然后,借助层次编码和超参数设定的方式建立基于领域知识的聚类经验约束;最后,通过k-means聚类及后处理得到空间分析任务日志的识别结果。基于地理信息云服务平台产生的大量空间分析日志进行实验,结果显示,利用所提方法对空间分析任务日志进行识别,F1值可达到0.895,相比无领域知识支持的基线方法,其整体精度提升了8.7%以上,可有效提高空间分析任务日志识别精度。
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关键词
领域知识
任务识别
日志聚合
地理信息云服务
原文传递
题名
多源日志聚合分析方法
被引量:
1
1
作者
顾兆军
王帅卿
张礼哲
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航大学信息安全测评中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第7期1702-1708,共7页
基金
民航局科技基金项目(MHRD20140205
MHRD20150233)
+3 种基金
中央高校基本科研业务费中国民航大学专项基金项目(3122013Z008
3122013C004
3122015D025)
中国民航大学科研启动基金项目(2013QD24X)
文摘
在检测网络安全威胁事件时,各种安全设备会产生大量冗余告警信息,易导致误报率高和日志聚合后聚合度低,给日志分析带来很大困难。为解决这一问题,采用一种自适应时间阈值间隔的聚类算法。通过定义聚合规则和中间日志,动态更新中间日志里的间隔阂值,实现对多源日志的聚合。实验结果表明,该算法的聚合时间阈值间隔更加接近真实攻击时间间隔,能准确对多源日志进行聚合分析,有效减少告警日志信息的数量,提高了日志的聚合度和准确率。
关键词
网路安全
多源
日志
聚合
规则
自适应间隔阈值
日志聚合
Keywords
network security
multi-source log
aggregation rules
adaptive interval threshold value
log aggregation
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
顾及地理信息云服务领域知识的空间分析任务日志识别方法
2
作者
李江
刘朝辉
宋旭颖
李锐
吴华意
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
湖北省自然资源厅信息中心
出处
《测绘地理信息》
CSCD
2023年第1期86-92,共7页
基金
国家自然科学基金(U20A2091,41771426)
湖北省科技攻关计划(ZRZY2021KJ13)。
文摘
现代地理信息云服务平台在处理高强度空间分析事件的同时,通常依据到达时序记录来自不同用户、围绕不同分析目的的事件日志。这种混杂的日志记录方式模糊了用户的分析意图,破坏了围绕同一分析目的的计算行为的时间关联性,削弱了服务日志对从用户需求角度理解用户行为和优化服务的重要作用。提出了一种顾及地理信息云服务领域知识的空间分析任务日志识别方法,对围绕同一分析目的的服务日志进行自动化聚合。首先,基于历史任务数据集对地理信息云服务中的日任务量时序变化规律和图层关联性等领域知识进行建模;然后,借助层次编码和超参数设定的方式建立基于领域知识的聚类经验约束;最后,通过k-means聚类及后处理得到空间分析任务日志的识别结果。基于地理信息云服务平台产生的大量空间分析日志进行实验,结果显示,利用所提方法对空间分析任务日志进行识别,F1值可达到0.895,相比无领域知识支持的基线方法,其整体精度提升了8.7%以上,可有效提高空间分析任务日志识别精度。
关键词
领域知识
任务识别
日志聚合
地理信息云服务
Keywords
domain knowledge
task identification
log aggregation
geographic information cloud service
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多源日志聚合分析方法
顾兆军
王帅卿
张礼哲
《计算机工程与设计》
北大核心
2017
1
下载PDF
职称材料
2
顾及地理信息云服务领域知识的空间分析任务日志识别方法
李江
刘朝辉
宋旭颖
李锐
吴华意
《测绘地理信息》
CSCD
2023
0
原文传递
已选择
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