一种基于大语言模型的蜜罐日志分析方法、系统及介质技术方案

本申请公开了一种基于大语言模型的蜜罐日志分析方法、系统及介质，方法包括：基于蜜罐技术获取目标系统的日志数据；对日志数据进行清洗处理，基于清洗处理后的日志数据构建向量索引库；响应于目标对象的输入文本，从向量索引库匹配获得目标日志条目；基于目标日志条目，通过预设模板整理得到提示文本；将提示文本输入预训练的语言模型进行回答响应，得到回答内容。本申请利用蜜罐技术精准收集相关日志数据，并利用大语言模型技术准确的文本分析和评估能力，解决现有日志分析工具在准确性、实时处理效率、数据处理能力以及灵活性等方面的缺陷。本申请实施例能够准确进行日志分析，可广泛应用于数据处理技术领域。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，尤其涉及一种基于大语言模型的蜜罐日志分析方法、系统及介质。

技术介绍

1、现有的威胁诱捕系统的日志分析方法主要存在三方面缺点：

2、(1)高漏报率和高误报率

3、威胁诱捕日志数据类型多样且数量庞大。许多日志分析工具依赖于静态规则或已知的攻击签名，这些规则可能不足以准确区分正常行为和恶意活动，尤其无法识别新型或复杂的攻击模式。利用大语言模型技术，能够理解和解析复杂的文本数据以及网络日志中的行为模式，并通过持续学习和自适应能力，它们可以从日志中提取更深层次的含义，而不仅仅是匹配预定义的规则或签名。因此，高漏报率和高误报率往往导致系统错误地标记正常活动，导致安全团队需要花费大量时间和资源去调查这些无害的事件。

4、(2)实时查询效率低

5、随着数据量的不断增长，特别是在大型网络环境中，日志数据快速积累，导致处理和分析过程中的实时分析能力不足。现有的日志分析工具更适用于历史数据分析，而不是实时数据处理，缺乏高效的索引和搜索机制。因此，实时查询效率低下的问题将会影响威胁诱捕日志分析的灵活性和效率。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大语言模型的蜜罐日志分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于蜜罐技术获取目标系统的日志数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述日志数据进行清洗处理，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述清洗处理后的日志数据构建向量索引库，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于目标对象的输入文本，从所述向量索引库匹配获得目标日志条目，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于大语言模型的蜜罐日志分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于蜜罐技术获取目标系统的日志数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述日志数据进行清洗处理，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述清洗处理后的日志数据构建向量索引库，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于目标对象的输入文本，从所述向量索引库匹配获得目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈字龙，孙彦斌，田志宏，李默涵，徐光侠，张乐君，谭庆丰，刘园，鲁辉，苏申，姜誉，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：