基于自编码器的日志异常检测方法研究
从日志序列中识别异常模式，探索更稳定的检测方法。
查看论文链接 ↗02 / EDUCATION
我的学习轨迹
两段学习经历，构成了我的技术底色，也让我习惯把复杂问题拆开验证。
01研究生阶段research note
UCAS中国科学院大学
网络与空间安全学院
网络与空间安全学院
网络威胁分析，
从日志异常检测开始。
网络信息安全专业 · 硕士
网络威胁分析日志异常检测行为建模
专利成果一种基于 LSTM 自编码器的日志异常检测方法及系统1 篇已审查 · 1 篇已投
BTITD: an insider threat detection method based on behavior-timestamp dual-stream network
关注行为与时间戳的双流建模，用于内部威胁检测。
查看论文链接 ↗PCTrans-X: An Explainable End-to-End Framework for Malicious Network Traffic Detection
面向恶意网络流量检测的可解释端到端框架。
查看论文链接 ↗ASGLog: An Adversarial Log Sequence Generation Framework to Deceive Deep Anomaly Detectors
研究对抗性日志序列生成，探索异常检测器的鲁棒性边界。
Under review一种基于 LSTM 自编码器的日志异常检测方法及系统
围绕日志重构误差与异常评分构建检测方法，专利 1 篇已审查、1 篇已投。
Patent record02本科阶段honor archive
SWUST
西南科技大学
计算机科学与技术学院 · 信息安全专业 · 生源地：河北省
连续两年专业成绩与综合测评
均为专业第一
均为专业第一
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