ABSTRACT-loggar genereras av system för att registrera detaljerad körtidsinformation om systemdrift, och logganalys spelar en viktig roll för anomalidetektering på värd- eller nätverksnivå. De flesta befintliga detektionsmetoder kräver förkunskaper som inte kan användas för att upptäcka nya eller okända anomalier. Dessutom innebär den växande mängden stockar nya utmaningar när det gäller att upptäcka anomalier. I detta dokument föreslår vi en integrerad metod med K-prototype clustering och k-NN klassificeringsalgoritmer, som använder en ny kluster-filtrering-raffinaderi ram för att utföra anomali upptäckt från massiva loggar. Först analyserar vi egenskaperna hos systemloggar och extraherar 10 funktioner baserat på sessionsinformationen för att karakterisera användarens beteende på ett effektivt sätt. För det andra, baserat på dessa extraherade funktioner, används klusteralgoritmen K-prototyp för att partitionera datauppsättningen i olika kluster. Sedan filtreras de uppenbara normala händelser som vanligtvis förekommer som mycket sammanhängande kluster bort, och de andra betraktas som anomalier kandidater för ytterligare analys. Slutligen utformar vi två nya avståndsbaserade funktioner för att mäta de lokala och globala anomaligraderna för dessa anomalikandidater. Baserat på dessa två nya funktioner, använder vi k-NN klassificeraren för att generera exakta detektionsresultat. För att verifiera den integrerade metoden byggde vi en log insamling och anomali detektion plattform i campus nätverk centrum Xi'an Jiaotong University. De experimentella resultaten baserade på de datamängder som samlats in från plattformen visar att vår metod har hög detektionsnoggrannhet och låg beräknings komplexitet.
Zhaoli m.fl. I REF föreslogs en integrerad metod med användning av K-prototype- och k-NN-algoritmer i följd för att utföra anomalisdetektering, och två nya avståndsbaserade funktioner utformades för att mäta anomaligraden i detta ramverk för klustringsfilterraffinaderi.
An Integrated Method for Anomaly Detection From Massive System Logs
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}