检索结果-南通市图书馆

计算机工程与设计 2014年第3期35卷 830-834页

作者：牛飞斐张若箐杨亚涛李子臣河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 北京电子科技学院通信工程系北京100070

计算机日志完整与否关系到取证证据真实与否,针对该问题设计了一个日志完整性检测模型。模型包括两个模块,日志完整性检测模块主要利用哈希函数为计算机系统日志生成一系列日志唯一标识符和其序列号,标识符的特殊关联作用可快速检测出... 详细信息

计算机日志完整与否关系到取证证据真实与否,针对该问题设计了一个日志完整性检测模型。模型包括两个模块,日志完整性检测模块主要利用哈希函数为计算机系统日志生成一系列日志唯一标识符和其序列号,标识符的特殊关联作用可快速检测出日志是否被篡改,序列号能准确查到日志被篡改位置,同时利用数字签名技术为标识符确认身份,防止其在传送中身份被伪造,引入的可信第三方模块利用可信硬件很好提高了其存储安全性,也保证日志完整性检测离线、断电或被敌手攻击情况下正常工作。安全性分析与性能结果表明,该模型安全可靠,计算复杂度低,尤其对日志数量较大情况下进行检测,其效率较好。

关键词：计算机日志完整性检测模型可信第三方哈希函数唯一标识符

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基于Hash函数的计算机日志完整性检测模型设计分析

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通讯世界 2017年第6期23卷 109-110页

作者：包宇沈阳理工大学辽宁沈阳110159

计算机日志是否是处于完整的状态,是在很大程度上营销到取证证据的真实性的,而本文主要是针对于此问题,设计出了一位日志完整性检测模式,并且在设计该模式的过程当中,计算机日志的完整性检测模块以及可信第三方模块。检测模块主要指的就... 详细信息

计算机日志是否是处于完整的状态,是在很大程度上营销到取证证据的真实性的,而本文主要是针对于此问题,设计出了一位日志完整性检测模式,并且在设计该模式的过程当中,计算机日志的完整性检测模块以及可信第三方模块。检测模块主要指的就是,利用了哈希函数为计算机系统的日志生成一系列的计算机日志唯一的标识符等,而标识符可以很快的检测出计算机日志是否存在被篡改的状况。如果存在篡改的情况,还可以很好的帮助找到篡改的位置。而可信第三方模块主要是有效的利用了可信硬件从而在很大程度上提升了存储的安全性能,也保证了计算机日志的完整性。

关键词： Hash函数计算机日志完整性检测模式设计分析总结要点

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高效日志解析和异常检测

高效日志解析和异常检测

引用

作者：马琛迎湖南大学

学位级别：硕士

随着互联网、云计算等技术的成熟,计算机系统的规模逐渐巨型化(云平台、超算中心),系统所产生的日志也变得海量,这给基于日志的计算机运维带来了巨大的挑战。传统的计算机运维往往依赖于系统管理员对日志的手动排查来完成,但是由于现代... 详细信息

随着互联网、云计算等技术的成熟,计算机系统的规模逐渐巨型化(云平台、超算中心),系统所产生的日志也变得海量,这给基于日志的计算机运维带来了巨大的挑战。传统的计算机运维往往依赖于系统管理员对日志的手动排查来完成,但是由于现代系统所带来的每分钟数以万计的日志量,基于日志的系统运维必须转向自动化,因此基于日志的自动化异常检测被提了出来。自动化日志异常检测一般有三个步骤:日志解析、特征提取、异常检测。其中,日志解析的目的是将日志语句按照相似性分类,并为每个类别提取出能够表达该类别中所有日志语句的通用日志模板;特征提取的目的是使用数学向量来表示每条日志语句;异常检测的目的是识别日志序列中的异常日志。现有的日志解析方法在判断日志相似性时,大都采用将日志语句逐条与模板库中(初始为空)每条模板进行文本对比的方法,这样的逐条对比使得日志解析存在着解析速度慢的缺点。现有的异常检测模型通常只考虑了日志语句的日志模板序列特征,并未考虑不同日志语句之间的时间差值特征。针对上述不足,本文提出了基于日志局部性特征的高效日志解析方法,和基于时间差值序列特征的深度日志异常检测方法。具体的研究工作如下:提出了基于日志局部性特征的日志解析模型MLTE-Cache。首先,本文发现并验证了日志消息的两个局部性特征:属于同一模板的日志消息往往连续出现,并且一段时间内的日志消息只会出现所有模板中的少数几个模板。接着,基于所发现的日志局部性特征,设计了MLTE(Multi-Logs Templates Extraction)算法进行模板提取加速,设计了基于Cache的就近匹配算法进行日志匹配加速。本文在四个开源数据集上验证了MLTE-Cache模型的有效性,其解析速度提升高达35%。提出了考虑日志语句时间戳差值特征的深度日志异常检测模型TDo SLog(Time Delta Series of Log)。该模型在提取日志模板特征的同时,也提取了日志语句的时间戳差值特征。并且针对时间戳差值特征?t,设计了基于区间划分和基于k-means划分两种?t向量化方法。特征提取及向量化结束后,TDo SLog模型使用两个结构相同的双层Bi-LSTM网络分别训练日志模板特征和时间戳差值特征,并将两个模型的训练结果进行融合,完成最终的异常检测。本文在两个开源数据集上验证了TDo SLog模型的有效性,相较于目前最好的异常检测方法,异常检测精度提升高达10%。

关键词：计算机日志日志解析局部性异常检测深度学习

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一种基于本地数据库的日志安全策略

引用

信息安全与通信保密 2013年第4期11卷 109-112页

作者：耿振民杨弘杨海滨上海华御信息技术有限公司上海200433 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

随着信息社会的发展,计算机日志文件的安全是信息社会中安全使用的重要部分之一。通过分析国内外日志的研究概况,阐述了日志的重要性,并详细分析了存在的一些日志保护策略及其不足之处,然后提出了一种基于本地数据库的日志保护策略,该... 详细信息

随着信息社会的发展,计算机日志文件的安全是信息社会中安全使用的重要部分之一。通过分析国内外日志的研究概况,阐述了日志的重要性,并详细分析了存在的一些日志保护策略及其不足之处,然后提出了一种基于本地数据库的日志保护策略,该策略要求"实时"提取日志记录并通过加密技术保存于本地数据库中,使用进程隐藏技术实现系统对用户的透明性,能很大程度上防止日志被非法删除和篡改,最后总结了该方案的优势和局限。

关键词：计算机日志安全策略进程隐藏本地数据库

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