【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析领域，具体是一种智能日志分析预测的方法。
技术介绍
1、目前存在的日志分析和预测技术主要包括以下方面：传统规则引擎：采用基于规则的引擎，通过预定义的规则来解析和分类日志。这种方法对于简单的日志分析较为有效，但在面对复杂、动态的系统日志时，规则的编写和维护变得繁琐，且不足以捕捉潜在的非显式模式和趋势。统计分析方法：使用统计学方法来分析日志数据，例如均值、方差等。这类方法对于一些常见的模式和规律有一定的效果，但对于非线性、复杂的系统行为往往不够敏感，难以应对系统日志的多样性和快速变化。传统时间序列分析：使用传统的时间序列分析方法，例如arima(差分整合移动平均自回归)模型。这种方法适用于一些具有稳定趋势和季节性的数据，但对于复杂的、非线性的系统行为表现不佳，且对于异常的检测能力有限。基于规则的机器学习模型：采用一些基于规则的机器学习模型，例如决策树、支持向量机等。
2、这些方法能够在一定程度上学习到规则和模式，但通常需要大量的标注数据，并且对于复杂的非线性关系的建模有一定的局限性。
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【技术保护点】
1.一种智能日志分析预测的方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能日志分析预测的方法，其特征在于，所述步骤S6包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种智能日志分析预测的方法，其特征在于，所述日志集包括时间戳和对应时间戳相对应的内容。
4.根据权利要求1所述的一种智能日志分析预测的方法，其特征在于，所述原始日志集包括网络活动日志集、硬件事件日志集和进程与服务日志集。
5.根据权利要求4所述的一种智能日志分析预测的方法，其特征在于，所述网络活动日志集包括时间戳、日志内容、源地址、目的地址、端口和类别。>
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种智能日志分析预测的方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能日志分析预测的方法，其特征在于，所述步骤s6包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种智能日志分析预测的方法，其特征在于，所述日志集包括时间戳和对应时间戳相对应的内容。
4.根据权利要求1所述的一种智能日志分析预测的方法，其特征在于，所述原始日志集包括网络活动日志集、硬件事件日志集和进程与服务日志集。
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：于济昕，黄学俊，
申请(专利权)人：北京国保金泰信息安全技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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