%0 Journal Article
%T 基于机器学习的日志解析系统设计与实现
%A 郭渊博
%J 计算机应用
%D 2018
%R 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071786
%X 摘要 针对现有日志分类方法只适用于格式化的日志，且性能依赖于日志结构的问题，基于机器学习方法对日志信息解析算法LogSig进行了扩展改进，并设计开发了一个集数据处理与结果分析于一体的日志解析系统，包括原始数据预处理、日志解析、聚类分析评价、聚类结果散点图显示等功能，在VAST 2011挑战赛的开源防火墙日志数据集上进行了测试。实验结果表明，改进后的算法在归类整理日志事件时的平均准确性达到85%以上；与原LogSig算法相比，日志解析精度提高了50%，同时解析时间仅为原先的25%，可用于大数据环境下高效准确地对多源非结构化日志数据进行解析
%K 日志解析
%K 机器学习
%K 聚类
%K 异常检测
%K LogSig算法
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract21523.shtml