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龙图腾网获悉浪潮软件集团有限公司;北京网藤科技有限公司申请的专利一种日志审计分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118939701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410950988.1，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种日志审计分析方法及系统是由朱宪;李超;宗文明;胡仁豪;芮宁设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种日志审计分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于日志审计分析技术领域，公开了一种日志审计分析方法及系统。所述的方法包括如下步骤：基于云计算中心，构建数据映射与转换模型、日志特性初分类模型、日志属性次分类模型以及若干日志审计分析模型；对实时日志大数据进行数据映射与转换；对若干标准实时日志数据进行日志特性初分类；对每一实时日志特性初分类集群进行日志属性次分类；进行日志审计分析模型匹配；对每一实时日志属性次分类集群进行日志审计分析；将标准实时日志数据、实时日志审计分析结果以及实时警报信号进行可视化展示。本发明解决了现有技术存在的效率低、准确性差、成本高以及实用性低的问题。

本发明授权一种日志审计分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种日志审计分析方法，其特征在于：包括如下步骤： 基于云计算中心，根据历史日志大数据，构建数据映射与转换模型、日志特性初分类模型、日志属性次分类模型以及若干日志审计分析模型，包括如下步骤： 基于云计算中心，采集来自不同数据源的历史日志大数据，并对历史日志大数据进行预处理，得到异构的若干预处理后历史日志数据； 根据云计算中心的系统数据结构和预处理后历史日志数据之间的数据结构差异，构建统一数据模型； 根据统一数据模型和若干预处理后历史日志数据，使用DQN算法，构建数据映射与转换模型，并生成同构的若干标准历史日志数据； 根据若干标准历史日志数据，使用聚类算法，进行日志特性初分类，构建日志特性初分类模型，并生成若干历史日志特性初分类对应的历史日志特性初分类集群； 根据每一历史日志特性初分类集群，使用聚类算法，进行日志属性次分类，构建日志属性次分类模型，并生成若干历史日志属性次分类对应的历史日志属性次分类集群； 对历史日志属性次分类集群进行数据降维和矩阵转换，得到若干降维后历史日志属性次分类集群矩阵； 根据若干降维后历史日志属性次分类集群矩阵，使用N-GAN-MLP算法，进行日志审计分析，构建历史日志特性初分类中每一历史日志属性次分类对应的日志审计分析模型，其中，N为关注维度； 接收日志数据采集装置上传的实时日志大数据，使用数据映射与转换模型，对实时日志大数据进行数据映射与转换，得到同构的若干标准实时日志数据； 使用日志特性初分类模型，对若干标准实时日志数据进行日志特性初分类，得到若干实时日志特性初分类集群； 使用日志属性次分类模型，对每一实时日志特性初分类集群进行日志属性次分类，得到若干实时日志属性次分类集群； 根据每一实时日志属性次分类集群的实时日志特性初分类和实时日志属性次分类，在若干日志审计分析模型中进行匹配，得到目标日志审计分析模型； 使用目标日志审计分析模型，对每一实时日志属性次分类集群进行日志审计分析，得到每一标准实时日志数据的实时日志审计分析结果，包括如下步骤： 对实时日志属性次分类集群进行数据降维和矩阵转换，得到降维后实时日志属性次分类集群矩阵； 使用目标日志审计分析模型，提取降维后实时日志属性次分类集群矩阵的N个实时维度特征； 关注维度包括日志时间属性维度、日志来源属性维度、日志操作属性维度、日志结构属性维度以及日志资源属性维度； 对N个实时维度特征进行特征融合，得到实时融合特征，并根据实时融合特征进行日志审计分析，得到对应的实时日志审计分析结果； 遍历所有实时日志属性次分类集群，并将实时日志审计分析结果扩展至实时日志属性次分类集群中所有标准实时日志数据，得到每一标准实时日志数据的实时日志审计分析结果； 根据实时日志审计分析结果，生成对应的实时警报信号，并将标准实时日志数据、实时日志审计分析结果以及实时警报信号进行可视化展示。

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