基于深度学习的计算机网络异常检测与日志分析

计算机网络异常检测与日志分析作为网络安全领域的重要议题，一直是确保网络安全和系统可靠性的关键任务。首先，现有的网络异常检测与日志分析方法常面临高维数据和复杂网络拓扑导致性能不稳定和高假阳性率的挑战。此外，传统方法通常难以处理时间序列数据，这在异常检测与日志分析中至关重要。因此，亟需一种更高效、更准确的方法来应对这些问题。为弥补当前方法的不足，我们提出了一种创新的融合模型，将Isolation Forest、GAN（生成对抗网络）和Transformer有机集成，其中每个组件都发挥着独特的作用。Isolation Forest用于快速识别异常数据点，GAN用于生成具有真实数据分布特征的合成数据以扩充训练数据集，而Transformer用于对时间序列数据进行建模和上下文提取。这三者的协同作用使得我们的模型在异常检测与日志分析任务中更加准确和稳健。我们进行了大量实验进行有效性验证。实验结果表明，我们的模型在异常检测方面显著提高了准确率，同时降低了误报率，这有助于提前发现潜在网络问题。该模型在日志分析任务中也表现出色，能够快速识别异常行为，有助于提高系统稳定性。本研究的意义在于引入了先进的深度学习技术，为异常检测与日志分析提供了新的解决方案。