Resumen

Debido a la complejidad del sistema de servidores de la red social, pueden ocurrir diversas anomalías en el sistema y, a su vez, provocar fallos posteriores en el sistema y pérdida de información. Por lo tanto, monitorear el estado del sistema y detectar las anomalías del sistema es de gran importancia. Dado que el registro del sistema contiene información valiosa y registra el estado de funcionamiento del sistema y el comportamiento de los usuarios, los datos de registro en la detección y diagnóstico de anomalías del sistema pueden garantizar la disponibilidad y confiabilidad del sistema. Este artículo revela un método de análisis de registros basado en aprendizaje profundo para un sistema de detección de intrusiones, que incluye los siguientes pasos: preprocesar los registros adquiridos de diferentes tipos en el sistema objetivo; realizar un análisis de registros en los registros preprocesados utilizando un método basado en clustering; luego, codificar los eventos de registro analizados en vectores de características digitales; utilizar una red neuronal basada en LSTM y métodos de clustering basados en la recolección de registros para aprender los registros cod

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Complejidad; Anomalías del sistema; Análisis de registros; Aprendizaje profundo; Detección de intrusiones; Estado de la seguridad
• Keywords:Complexity; System abnormalities; Log analysis; Deep learning; Intrusion detection; Security status