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申请/专利权人：中国科学院计算机网络信息中心
摘要：本发明提供了本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种网络日志异常检测系统及其训练方法与更新方法，包括日志向量化子系统与持续学习异常检测子系统；所述持续学习模型用于根据新异常类型的日志样本在旧异常检测模型的约束下训练新异常检测模型。当出现新异常类型的日志样本时，通过日志向量化子系统将新异常类型的日志样本向量化，并构建出新训练样本集；复制旧异常检测模型中的现役异常检测模型作为新异常检测模型；在所有旧异常检测模型的约束下，采用所述新训练样本集训练所述新异常检测模型，直到满足收敛条件，从而完成系统更新。本发明具有不断更新的能力以适应不断变化的日志数据，同时能够有效避免学习新样本后遗忘旧样本。
主权项：1.一种网络日志异常检测系统，其特征在于，包括日志向量化子系统与持续学习异常检测子系统；所述日志向量化子系统用于将文本形式的日志数据转化为向量形式，并将向量形式的日志数据输入给所述持续学习异常检测子系统；所述持续学习异常检测子系统包括异常检测模型与持续学习模型；所述异常检测模型通过向量形式的日志样本训练后，能够根据输入向量判断相应的网络日志是否为异常类型；所述持续学习模型用于根据新异常类型的日志样本并在旧异常检测模型的约束下训练新异常检测模型，从而实现系统更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院计算机网络信息中心 网络日志异常检测系统及其训练方法与更新方法
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