| 基于自编码器的日志异常检测方法研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：7283 K | |
| 標簽： 系统日志 异常检测 深度学习 | |
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| 文檔介紹：系统日志蕴含关键运行信息与问题线索，但随系统规模扩大，日志数据愈发庞大复杂，自动化异常检测成为研究重点。当前研究面临日志数据不平衡、有标签数据稀少导致检测精度不足的挑战。为应对挑战，提出了多窗口LSTM自编码器日志异常检测方法，主要围绕日志数据处理、自编码模型和日志事件分类三个方面展开。该方法结合LSTM与自编码器优势，并利用多窗口策略捕捉不同时间尺度上下文信息，针对时间敏感的日志提供了更有效的异常检测方案。实验结果表明，该方法在HDFS和BGL两个公共数据集上均取得了较高的F1值，相比其他方法具有更好的异常检测效果。 | |
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