申请/专利权人：北京环宇博亚科技有限公司

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874680A

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G06F18/243;G06F18/24;G06F18/25;G06F18/27;G06N3/0455;G06N3/08;G06N5/01;G06N20/20;G06F123/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本申请涉及堡垒机运维管理领域，公开了堡垒机运维管理系统，包括以下步骤：S1、从堡垒机中收集操作日志数据；S2、对操作日志数据进行预处理和特征提取，获取特征向量；S3、基于时间序列分析模型，对特征向量进行训练和预测，以识别时间异常；S4、基于规则模型，对特征向量进行规则检测，识别违反安全策略的行为；S5、基于机器学习模型，对特征向量进行训练和预测，识别异常行为；S6、基于深度学习模型，对特征向量进行训练和重构误差计算，识别异常行为；S7、采用加权投票机制，生成最终的异常分数；S8、根据设定的阈值，判断异常状态。本发明通过集成多个不同类型的检测器，利用它们的优势进行协同工作，可以提高异常检测的准确性。

主权项：1.堡垒机运维管理方法，其特征在于，包括以下步骤：从堡垒机中收集操作日志数据；对操作日志数据进行预处理和特征提取，获取特征向量；基于时间序列分析模型，对特征向量进行训练和预测，以识别时间异常；基于规则模型，对特征向量进行规则检测，以识别违反安全策略的行为；基于机器学习模型，对特征向量进行训练和预测，以识别异常行为；基于深度学习模型，对特征向量进行训练和重构误差计算，以识别异常行为；根据预测结果和检测结果，采用加权投票机制，生成最终的异常分数；根据设定的阈值，判断特征向量的异常状态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京环宇博亚科技有限公司 堡垒机运维管理系统

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