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公开(公告)号：CN119728409A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411923726.2
申请日：2024-12-25
Applicant: 任子行网络技术股份有限公司
IPC: H04L41/069 , H04L41/16 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列预测模型的网络日志异常行为分析方法。该方法包括收集用户访问行为产生的网络日志数据，并对所述网络日志数据进行预处理后转换为时间序列数据；基于预先构建的时间序列预测模型和所述时间序列数据，生成行为模式预测结果；在所述行为模式预测结果为异常时，基于异常知识库，对所述时间序列数据进行异常分析。本发明既避免了基于回归统计的机器学习，导致数据丢失的情况；又避免了基于样本库依赖而带来的人主观意识的影响，还可以根据实际应用场景设定合理的异常检测阈值和规则，最终根据置信度结果输出异常对象。
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