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文档简介

络安全事件分析处理方法、系统及可读存储介块：带有注意力机制的双向长短期记忆Bi_LSTM网络模块、基于时序分析的先知Prophet异常检测模块、基于图神经网络GCN结合空间距离计算2所述Bi_LSTM网络模块包括依次连接的文本数据处理单元、注意力机制的编码单元、Bi_LSTM网络单元和注意力机制的解码单元，并在训练过程中采用二元交叉熵损失函数将泛化后的数据经过先知Prophet时序异常分析算法，输出下一时间窗口的告警日志基于泛化后的数据构建图网络链，并以节点_线_节点的图结构方式存储在图数据库2.一种网络安全事件分析处理系统，应用如权利要求1所述的网络安全事件分析处理算法组件模块，用于对泛化处理后的数据以接口的形式调用算法3提高告警效率并提高安全事件分析的准确度成为当前亟需[0012]将泛化处理后的攻击载荷Payload输入带有注意力机制的双向长短期记忆Bi_[0014]将泛化后的数据经过先知Prophet时序异常分析算法，输出下一时间窗口的告警并利用事故树分析算法对异常告警的时序窗口进行根因分析，定位异常时间点或时间窗4[0031]为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对照附图说明本发明的具体实施方5引擎Logstash程序发送到流处理平台Kafka指定主题中，流处理框架flink泛化程序监控[0044]第二种算法模块：基于时序分析的先知异常检测模块，简称Prophet异常检测模[0045]第三种算法模块：基于图卷积网络结合空间距离计算的[0046]上述第一种算法模块基于文本分类，将泛化后的数据经预训练的Bi_LSTM网络模[0047]本实施例的Bi_LSTM网络模块包括依次连接的文本数据处理单元、注意力机制的过注意力机制的解码实现输出；在训练过程中采用二元交叉熵损失函数BCELoss在注意力[0048]基于采集历史24小时的泛化日志样本数据中关键字段攻击载荷Payload文本进行6特征群，选择Facebook开源的时序模型Prophet，这是一种基于加法模型预测时间序列数结构输入预训练的GCN结合空间距离计算的协同过滤的推荐方式中进行异常关联判定，输阵空间计算后接入全连接网络层并通过分类函数Softmax层计算输出网络结果，其结果包[0059]本实施例的算法组件模块用于对泛化处理后的数据以接口的形式调用算法组件7[0060]上述功能模块的具体处理过程可采用上述网络安全事件分析处理方法中的详细

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