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Identifying evidence of attacks by analyzing log text

机译:通过分析日志文本识别攻击证据

摘要

Log text is encoded into a low dimensional feature vector. A temporal predictive model is constructed based on the low dimensional feature vector. The temporal predictive model is used to calculate probabilities of the occurrence of security incidents based on signature names from the log text encoded in the low dimensional feature vector. A preventative security action is automatically taken in response to the calculated probability of the occurrence of a specific security incident exceeding a given threshold.
机译:日志文本被编码为低维特征向量。基于低维特征向量构建时间预测模型。时间预测模型用于基于签名名称(来自在低维特征向量中编码的日志文本)来计算安全事件发生的概率。响应于计算出的特定安全事件的发生概率超过给定阈值,将自动采取预防性安全措施。

著录项

  • 公开/公告号US10785243B1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-09-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SYMANTEC CORPORATION;

    申请/专利号US201816147467

  • 发明设计人 YUFEI HAN;MICHAEL HART;JOSEPH LOPILATO;

    申请日2018-09-28

  • 分类号H04L29/06;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:30:07

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