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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113722479A(43)申请公布日2021.11.30(21)申请号202110913299.XG06F21/55(2013.01)(22)申请日2021.08.10G06F21/57(2013.01)(71)申请人深圳开源互联网安全技术有限公司地址518100广东省深圳市龙华区龙华街道清祥路清湖工业园宝能科技园7栋B座6楼KL单位(72)发明人何成刚万振华王颉李华董燕(74)专利代理机构深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙)44312代理人郑姣(51)Int.Cl.G06F16/35(2019.01)G06K9/62(2006.01)G06F40/284(2020.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称一种日志的检测方法、装置及存储介质(57)摘要本发明提供了一种日志的检测方法、装置及存储介质,通过对Web系统的访问日志中目标日志数据进行特征提取,得到模型训练样本;根据所述模型训练样本对预设分类决策模型进行训练,得到漏洞检测模型;将待检测日志文件输入至所述漏洞检测模型,输出所述待检测日志文件的异常检测结果;其中,所述异常检测结果包括:所述待检测日志文件为正常文件、所述待检测日志文件为漏洞文件。由此,只需要少量的模型训练样本以及对模型训练样本的简单处理,即可得到漏洞检测模型,进而对待检测日志文件进行检测,使用方便的同时可以实现漏洞检测的高准确率。CN113722479ACN113722479A权利要求书1/2页1.一种日志的检测方法,其特征在于,所述方法包括:对Web系统的访问日志中目标日志数据进行特征提取,得到模型训练样本;根据所述模型训练样本对预设分类决策模型进行训练,得到漏洞检测模型;将待检测日志文件输入至所述漏洞检测模型,输出所述待检测日志文件的异常检测结果;其中,所述异常检测结果包括:所述待检测日志文件为正常文件、所述待检测日志文件为漏洞文件。2.如权利要求1所述的日志的检测方法,其特征在于,所述根据所述模型训练样本对预设分类决策模型进行训练,得到漏洞检测模型的步骤,包括:调用OneclassSVM模型;将所述模型训练样本输入至所述分类决策模型进行模型训练,对所述分类决策模型进行参数调优,得到所述漏洞检测模型。3.如权利要求2所述的日志的检测方法,其特征在于,所述OneclassSVM模型表示为:||xi‑o||2≤r+ζi,i=1,2,3...mζi≥0,i=1,2...m其中,o为球体中心,r为超球体半径,V(r)为超球体体积,C为惩罚系数,ζi为松弛变量。4.如权利要求3所述的日志的检测方法,其特征在于,所述分类决策模型表示为:其中,x(i)为行向量,σ为样本方差的算术平方根,γ为K为核函数。5.如权利要求1所述的日志的检测方法,其特征在于,所述对Web系统的访问日志中目标日志数据进行特征提取,得到模型训练样本的步骤之前,还包括:获取所述Web系统的访问日志中所有类型日志数据的重要级别;根据所述重要级别从所述所有类型日志数据中,选择所述目标日志数据。6.如权利要求1所述的日志的检测方法,其特征在于,所述对Web系统的访问日志的访问路径数据进行特征提取,得到模型训练样本的步骤,包括:对Web系统的访问日志的访问路径数据进行分词提取;其中,每个分词对应一个维度向量;计算所提取的分词的分类值,并将所述分类值填入对应向量位置,得到模型训练样本。7.如权利要求6所述的日志的检测方法,其特征在于,所述计算所提取的分词的分类值的步骤,包括:计算所提取的分词在所归属的字符串中的词频值;获取多条字符串,计算所提取的分词在所述多条字符串中的逆路径频率值;根据所述词频值以及所述逆路径频率值,计算出所述所提取的分词对应的分类值。8.一种日志的检测装置,其特征在于,所述装置包括:获取模块,用于对Web系统的访问日志中目标日志数据进行特征提取,得到模型训练样2CN113722479A权利要求书2/2页本;训练模块,用于根据所述模型训练样本对预设分类决策模型进行训练,得到漏洞检测模型;检测模块,将待检测日志文件输入至所述漏洞检测模型,输出所述待检测日志文件的异常检测结果;其中,所述异常检测结果包括:所述待检测日志文件为正常文件、所述待检测日志文件为漏洞文件。9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器、存储器及通信总线;所述通信总线用于实现所述存储器、处理器之间的连接通信;所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序,以使得所述设备执行如权利要求1‑7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质,用于存储计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被执行时,实现如权利要求1至7任一项所述的方法。3CN113722479A说明书1/7页一种日