发明专利已授权

一种基于深度学习改进IFOREST对行为异常检测的日志监控方法

📄 申请号：CN202011059670.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-09-30

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_55

IPC 分类号

G06F21_55 , G06N3_0455 , G06N3_094 , G06F18_214 , H04L9_40 , G06N3_0475 , G06F18_2433 , G06F18_213 ,

技术画像

所属领域

异常检测异常检测机器学习日志分析

应用场景

日志监控, 网络安全, 系统运维, 用户行为分析, 入侵检测

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习改进IFOREST对行为异常检测的日志监控方法。通过对用户的行为信息进行采集并向量化信息。利用Auto‑Encoder对算法训练模型对输入的日志用户行为向量进行降维。利用genetic算法以及Gan网络改进IFOREST，依据更新的信息反复训练模型提高其识别的准确率，最后通过日志监控的方法对用户的日常行为进行高效率高精准度的异常行为检测，将深度学习的方法应用到异常行为检测的网络安全领域，借以检测用户或管理员进行的非正常操作，同时采用了深度学习中自编码器对提取的用户行为信息进行降维，实现对高维数据的预处理，提出了一种相比于IFOREST训练准确率更高更加稳定的模型。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230407

✅ 授权

20210126

?? 实质审查的生效：

20210108

📄 公开

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当前第 / 件

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