| 专利号 | 202010613585X | 申请日 | 2020-06-30 | 专利名称 | 基于深度日志序列分析的系统异常检测方法及系统 |
| 授权日 | 2024-10-15 | 专利权人 | 山东师范大学 | 发明人 | 鲁燃;张林栋;刘培玉;朱振方 |
| 主分类号 | G06F16/332 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本公开提供了一种基于深度日志序列分析的系统异常检测方法及系统，通过将序列标注模型Bi‑LSTM‑CRF应用到日志路径异常检测中，将正态分布应用到日志参数异常检测中，这使得BiLCN能够自动的学习正常的日志模式，包括日志执行路径以及日志事件的参数，并能准确的将偏离正常模型的日志事件检测出来标记为异常；同时，所述系统还包括日志解析器、特征提取器以及日志路径流模型，通过检测的日志序列构造成日志路径流模型，将异常情况反馈给用户，以便用户及时进行系统诊断，经实验验证，本方法具有较高的准确度和执行效率。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
