[发明专利]结合GRU和SVDD进行网络日志异常检测方法有效
| 申请号： | 201910698395.X | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110381079B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 肖如良;邹利琼;蔡声镇;陈雄;倪友聪 | 申请（专利权）人： | 福建师范大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24 |
| 代理公司： | 福州君诚知识产权代理有限公司 35211 | 代理人： | 戴雨君 |
| 地址： | 350108 福建省福州*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开结合GRU和SVDD进行网络日志异常检测方法，利用主成分分析对大规模网络日志数据集进行降维，提取有效的属性；然后，利用处理过的训练数据集用来训练GRU‑SVDD分类器模型；最后，将要检测的实际日志输入到GRU‑SVDD比较器，检测出日志中的异常。本发明优于经典的GRU‑MLP和LSTM等算法。本发明很好的对测试数据集中的异常情况进行检测和定位。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 gru svdd 进行 网络日志 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.结合GRU和SVDD进行网络日志异常检测方法，其特征在于：方法为：对高纬度和特征属性之间高相关的原始网络日志数据集进行数据降维处理,将网络日志数据集中的属性特征转化成一种属性间不相干的新主成分；然后利用了GRU来提取降维预处理过后的数据属性特征，最后利用高效率的单分类方法替代GRU的输出层获得异常用户。
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