摘要
本发明提供一种事件检测方法和系统。方法包括:获取待处理的安全事件;根据所述安全事件,从预存的日志集中匹配到多条安全日志;将每条安全日志分别输入至预设数量的不同机器学习模型,得到每条安全日志在每个机器学习模型对应的子预测结果;其中,所述预设数量为大于或等于三的奇数,机器学习模型是处理安全日志的二分类模型;根据各条安全日志在每个机器学习模型对应的子预测结果,基于多数投票法,确定所述安全事件的预测结果以及信任度。利用了多模型集成的优势,提高了安全事件检测的速度和准确性,可适用于各种复杂的网络安全环境。
技术关键词
机器学习模型
日志
事件检测方法
LSTM模型
总量
时间序列关系
事件检测系统
特征工程
标识符
数据获取模块
匹配模块
周期性
速度
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力学性能预测方法
热处理工艺参数
元素
构建机器学习模型
交互特征
深度学习分析
弹簧
数控成型机
卷积神经网络模型
数控切割机
漏洞防御方法
资源标识符
客户端
访问可信执行环境
指针