基本信息:
- 专利标题： 一种基于注意力机制的大规模系统日志异常检测方法
- 申请号：CN202111128644.5 申请日：2021-09-26
- 公开(公告)号：CN113918367B 公开(公告)日：2024-11-08
- 发明人： 房笑宇 , 夏彬 , 骆冰清 , 韩悦 , 曹陈涵
- 申请人： 南京邮电大学
- 申请人地址： 江苏省南京市亚东新城区文苑路9号
- 专利权人： 南京邮电大学
- 当前专利权人： 南京邮电大学
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市亚东新城区文苑路9号
- 代理机构： 南京经纬专利商标代理有限公司
- 代理人： 罗运红
- 主分类号： G06F11/00
- IPC分类号： G06F11/00 ; G06F11/07 ; G06F11/28 ; G06N3/0442 ; G06N3/0475 ; G06N3/045 ; G06N3/09 ; G06N3/094
摘要：
本发明公开了一种基于注意力机制的大规模系统日志异常检测方法，属于智能运维领域。包括如下步骤：提取计算机系统产生的日志信息，并对日志信息进行数据预处理，构造日志上下文组合集；将日志上下文组合集输入神经网络模型中，对神经网络模型进行训练；获取待预测的日志信息并进行数据预处理，构造待预测的日志上下文组合集，将待预测的日志上下文组合集输入到训练好的神经网络模型中生成后续子序列事件，将后续子序列事件与真实事件进行对比。本发明通过神经网络模型中判别器和生成器之间的不断交替更新的机制，得到生成拟合真实后续正常事件的模型，进而对比真实后续日志与生成后续正常日志类型是否相同，从而判断系统是否异常。
公开/授权文献:
- CN113918367A 一种基于注意力机制的大规模系统日志异常检测方法 公开/授权日：2022-01-11