一种基于深度学习的堡垒机终端监控告警方法

本发明涉及运维技术领域，尤其是一种基于深度学习的堡垒机终端监控告警方法，包括下述步骤，构建神经网络模型，且在堡垒机的服务器上部署神经网络模型；定时对终端的屏幕显示的画面内容进行截取，以获得屏幕截图，对屏幕截图的进行格式处理，且对屏幕截图的文件名进行标注；获取步骤S2的屏幕截图，将屏幕截图进行预处理，以获得屏幕图像；将屏幕图像发送至神经网络模型，神经网络模型对屏幕图像进行分析，以判断屏幕图像对应命令的风险等级；将风险等级生成风险告警信息，且将风险告警信息发送至管理人员端。本发明能够高效地对堡垒机进行监控，而且无需花费人工检查的时间成本，减轻管理员的工作负担，提高工作效率。