تشخیص ناهنجاری مبتنی بر نرخ خطا در فایل‌های گزارش

به دومین مقاله از مجموعه سه قسمتی ما در مورد ساختن یک سیستم تشخیص ناهنجاری گزارش بلادرنگ خوش آمدید.

در مقاله قبلی خود، پایه و اساس سیستم خود را گذاشتیم و چگونگی استفاده از Spring State Machine & Spring Reactor را برای ایجاد یک چارچوب انعطاف‌پذیر و کارآمد برای پردازش ورودی‌های گزارش و تشخیص ناهنجاری‌ها بررسی کردیم. با گسترش چارچوب اولیه ما، این مقاله بر پیاده سازی تشخیص مبتنی بر نرخ خطا، یک جنبه حیاتی از تجزیه و تحلیل گزارش جامع تمرکز خواهد کرد. ما سیستم موجود خود را گسترش خواهیم داد تا ناهنجاری‌ها را بر اساس فراوانی پیام‌های خطا شناسایی کند و بینش عمیق‌تری درباره مشکلات احتمالی سیستم یا تهدیدات امنیتی ارائه دهد.

در پایان این مقاله، خواهید فهمید که چگونه:

  • دستگاه حالت خود را برای رسیدگی به تشخیص میزان خطا تقویت کنید
  • اجرای شمارش خطای واکنشی و نظارت بر آستانه
  • به صورت پویا آستانه خطا را بر اساس رفتار سیستم تنظیم کنید

این پیاده سازی به طور قابل توجهی توانایی سیستم شما را برای شناسایی و پاسخ به ناهنجاری ها در زمان واقعی افزایش می دهد و انعطاف پذیری و امنیت برنامه شما را بیشتر تقویت می کند. شیرجه بزنیم ..!

مرحله 1: مدل موجود را به روز کنید

  1. LogEvent

LogEvent را به‌روزرسانی کنید تا رویدادهای نرخ خطا را در بر بگیرد (یعنی HIGH_ERROR_RATE)

فهرست عمومی LogEvent { KEYWORD_DETECTED، NORMAL_ACTIVITY،...

Source link