[发明专利]一种基于Hadoop的安全日志聚类方法与追责系统在审
| 申请号： | 201711101507.6 | 申请日： | 2017-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN110019070A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 陆勰;李明珍 | 申请（专利权）人： | 北京安码科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/18 | 分类号： | G06F16/18;G06F16/182;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100044 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于的技术领域是数据挖掘与信息安全领域。发明公开一种海量的安全管控日志的追责系统，通过研究海量管控的动态日志，建立一种切实可行的追责系统，实现对异常事件的追责与溯源，对安全事件的威胁态势感知，特别是涉及一种聚类算法K‑Means算法的改进，结合Map/Reduce并行计算的特点，实现K‑Means并行化迭代计算，提高了日志处理的速度、准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 日志 信息安全领域 安全管控 安全日志 安全事件 并行计算 迭代计算 聚类算法 日志处理 数据挖掘 态势感知 异常事件 并行化 准确率 管控 聚类 算法 溯源 威胁 改进 研究 | ||
【主权项】：
1.一种基于Hadoop的安全日志聚类方法与追责系统的发明，其特征包括：一个能够处理动态数据的追责系统，能够对输入的关键信息进行追踪，寻找出问题的根源，发现和还原如信息泄露、阻断进程，网络截流等管控行为；一种改进的K‑Means聚类算法，与传统K‑Means聚类算法相比，一方面提高了算法的准确率，提高追责系统的效率与质量，另一方面能够更好的提高管控日志的聚类效果，利用大数据云计算框架Hadoop的核心组件HDFS的存储及Map/Reduce的高效迭代能力，实现Map/Reduce的K‑Means并行化处理，尤其是针对海量的管控日志，在大数据处理的云计算模式下表现更为优良。
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