基于LSTM且融合变量的多维度日志异常检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116643963A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310637112.7

    申请日:2023-05-31

    Abstract: 本发明属于日志异常检测技术领域,公开一种基于LSTM且融合变量的多维度日志异常检测方法及系统,该系统包括日志项预处理子系统、辅助决策子系统以及基于LSTM的训练/检测子系统;日志项预处理子系统负责将训练日志或者待检测日志,解析成日志事件序列、主体变量序列以及状态变量序列;辅助决策子系统负责根据用户需求,设定具体采用何种或几种检测算法;基于LSTM的训练/检测子系统根据辅助决策子系统的设定,驱动具体的训练/检测模块实施训练和检测。本发明从不同角度将主体变量、状态变量与事件序列相结合,构建不同类型的异常检测算法,从多维度来提高日志异常检测算法的效率和精度。

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