摘要

为了提高日志分析是当前进行入侵检测和安全防御的重要手段。针对传统基于规则的分析方法中误报、漏报较高,应对海量日志分析效率过低的问题,该文章提出了一种基于深度学习的分布式安全日志分析方法,通过将深度学习算法与现有黑白名单、规则匹配以及统计策略等技术结合,进行日志分析,检测网络中的安全威胁。系统采用分布式的存储和计算平台,能够进行离线和实时两种日志分析模式,可以满足大多数场景下海量的日志数据分析需求。