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公开(公告)号：CN119441825A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411480385.6
申请日：2024-10-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种时序和卷积结合的算力网络日志异常检测方法与系统。本发明利用哈希优化的基于解析树日志模板解析算法加速了海量算网日志的模板分类。同时利用基于哈希的空间坐标映射使日志变量能够有效进行空间特征的构建。此外利用时序网络和卷积网络相结合的方式既考虑了基于语义信息的日志序列特征、日志的原始序列特征，也充分考虑了时序上的变量空间特征，使本方法中的神经网络模型具有更高的检测准确度和鲁棒性。
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