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基于并列GRU分类模型的日志异常检测方法

周建国 戴华 杨庚 周倩 王俊

南京理工大学学报2022,Vol.46Issue(2):P.198-204,7.
南京理工大学学报2022,Vol.46Issue(2):P.198-204,7.DOI:10.14177/j.cnki.32-1397n.2022.46.02.011

基于并列GRU分类模型的日志异常检测方法

周建国 1戴华 2杨庚 2周倩 3王俊4

作者信息

  • 1. 南京邮电大学计算机学院,江苏南京210023
  • 2. 南京邮电大学计算机学院,江苏南京210023 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点试验室,江苏南京210023
  • 3. 南京邮电大学现代邮政学院,江苏南京210023
  • 4. 南京邮电大学地理与生物信息学院,江苏南京210023
  • 折叠

摘要

关键词

日志分析/异常检测/深度学习/系统安全/频度特征

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

周建国,戴华,杨庚,周倩,王俊..基于并列GRU分类模型的日志异常检测方法[J].南京理工大学学报,2022,46(2):P.198-204,7.

基金项目

国家自然科学基金(61872197 ()

61972209 ()

61902199 ()

61771251) ()

中国博士后科学基金(2019M651919) (2019M651919)

南京邮电大学自然科学研究基金(NY217119 ()

NY219142)。 ()

南京理工大学学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1005-9830

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