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基于双向长短时记忆网络的系统异常检测方法OA北大核心CSTPCD

SYSTEM ANOMALY DETECTION METHOD BASED ON BIDIRECTIONAL LSTM

中文摘要

在系统日志异常检测中,日志结构不统一且新执行的日志路径检测依然不够准确.针对这些问题,提出一种基于双向长短时记忆网络的日志路径异常检测模型.通过日志解析器构造日志键使得日志结构统一化,同时将日志键转化为时序序列构建时序化的日志结构;采用双向长短时记忆网络对时序化的日志序列进行建模和预测,根据是否发生误判来优化模型参数,提升新执行的日志路径检测效率.实验结果表明,与传统的基于机器学习的日志路径异常检测模型相比,该模型在HDFS和OpenStack数…查看全部>>

张林栋;鲁燃;刘培玉

山东师范大学信息科学与工程学院 山东 济南250014山东省分布式计算机软件新技术重点实验室 山东 济南250014

信息技术与安全科学

异常检测日志路径双向长短时记忆网络日志解析器日志键时序序列号

《计算机应用与软件》 2020 (12)

基于用户交互特性的社会网络情感分析技术研究

297-303,333,8

国家自然科学基金项目(61373148)国家自然科学基金青年科学基金项目(61502151)山东省自然科学基金项目(ZR2014FL010)山东省社科规划项目(17CHLJ18,17CHLJ33,17CHLJ30)山东省教育厅基金项目(J15LN34).

10.3969/j.issn.1000-386x.2020.12.047

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