基于深度学习的网络防火墙日志数据智能分析方法  

作　　者：张敏 唐镜雯 戴苏清 邵帅 

机构地区：[1]国网湖南省电力有限公司超高压输电公司,湖南省衡阳市421001

出　　处：《电子技术与软件工程》2022年第20期1-4,共4页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：国网湖南输电检修公司2022年基于日志分析的安全智能运维系统研发(B116AJ22001W)。

摘　　要：本文提出了一种针对网络防火墙日志数据的智能分析方法,该方法首先将日志数据用Word2Vec模型处理为词向量,然后通过CNN模型的卷积层自动从日志数据中提取文本特征,然后通过Softmax层对日志数据进行分类。为了证明该方法的有效性,使用真实的日志数据进行实验,并与传统的SVM、决策树模型进行对比。实验数据显示,本文提出的方法在日志数据分析上具有较强的泛化能力,精确度高并能有效改善防火墙的综合分析与防护能力。

关 键 词：日志分析 网络防火墙 TextCNN模型 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]