【摘 要】
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运维审计系统保证了运维人员对企业信息系统的运维管控,但系统只是将运维全过程进行了日志记录,运维安全审计工作还需要审计人员通过人工方式对运维过程和运维日志进行核查,异常行为无法被及时发现。因此,急需实现运维安全审计智能化、自动化。本文为实现运维行为智能化管控,具体研究内容体现在以下四个方面:（1）针对运维审计系统下多个类别的网络运维协议,进行了运维日志记录流程研究、格式分析和基于存储结构的日志分类;
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运维审计系统保证了运维人员对企业信息系统的运维管控,但系统只是将运维全过程进行了日志记录,运维安全审计工作还需要审计人员通过人工方式对运维过程和运维日志进行核查,异常行为无法被及时发现。因此,急需实现运维安全审计智能化、自动化。本文为实现运维行为智能化管控,具体研究内容体现在以下四个方面:（1）针对运维审计系统下多个类别的网络运维协议,进行了运维日志记录流程研究、格式分析和基于存储结构的日志分类;（2）构建了多个协议的运维日志数据集,完成了对运维日志的特征向量构建,在多维度下实现对运维命令的表征;（3）研究了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）实现行为决策的关键技术,在对运维日志格式分析和特征向量构建的前提下,建立了基于DRL的运维行为审计模型;（4）设计了基于运维日志数据集的环境状态空间、动作空间,搭建了运维检测环境,并以深度Q网络（Deep Q Network,DQN）为算法基础构建运维行为审计模型进行训练,实验证明该模型能够完成对运维异常行为的有效管控。在上述研究基础上,设计了运维审计系统下的智能审计模块集成方案,完善了运维审计系统的智能审计功能,提升了审计效率,并提高了运维监管的安全性。
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