[发明专利]一种基于Hadoop的安全日志聚类方法与追责系统

权利要求书

1.一种基于Hadoop的安全日志聚类方法与追责系统的发明，其特征包括：

一个能够处理动态数据的追责系统，能够对输入的关键信息进行追踪，寻找出问题的根源，发现和还原如信息泄露、阻断进程，网络截流等管控行为；

一种改进的K-Means聚类算法，与传统K-Means聚类算法相比，一方面提高了算法的准确率，提高追责系统的效率与质量，另一方面能够更好的提高管控日志的聚类效果，利用大数据云计算框架Hadoop的核心组件HDFS的存储及Map/Reduce的高效迭代能力，实现Map/Reduce的K-Means并行化处理，尤其是针对海量的管控日志，在大数据处理的云计算模式下表现更为优良。

2.根据权利要求1所述的一个具有动态威胁感知的追责系统，其特征在于：

根据输入追责特征关键字，寻找日志关联证据链，比对追责特征，从云环境中追责相关的设备或程序接口，包括程序级、系统级及网络级，涉及程序级的API接口调用日志，系统级的虚拟机逃逸日志，网络级的安全设备、网络设备状态运行日志等，形成对动态日志数据的管控与追责。

3.根据权利要求1所述的一种改进的K-Means聚类算法，其特征在于：

通过对管控日志的向量化处理，利用点密度与样本均值、平均距离等算法，设置阀值，去除孤立点，按照最大最小距离算法确定初始聚类中心，提高日志聚类效果，通过Map/Reduce的不断迭代输出高质量的聚类数据。