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公开(公告)号:CN117688488A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311611947.1
申请日:2023-11-29
申请人: 安徽师范大学
IPC分类号: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于语义向量化表示的日志异常检测方法,包括如下步骤:S1、对日志数据进行预处理,除去冗余信息;S2、捕获日志消息中单词的上下文表示,提取原始日志消息的语义含义,并将其表示为语义向量;S3、采用基于自注意力机制的分类器模型进行分类,从而基于分类结果输出日志异常检测结果。本发明的优点在于:既充分的利用了日志序列语义信息又提高了异常检测的精度,提高日志异常检测的可靠性和准确性。
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公开(公告)号:CN117688931A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311611948.6
申请日:2023-11-29
申请人: 安徽师范大学
IPC分类号: G06F40/205 , G06F40/30 , G06F40/186 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/214
摘要: 本发明公开了一种基于预训练语言模型的日志自动化解析方法,包括建立自动化解析模块,该解析模型包括预训练语言模型和解析树算法,使用预训练模型来对日志进行训练学习以获得一个基于日志消息上下文新消息的模型;然后再利用训练完成的模型对数据进行处理,将处理后的日志消息输入到解析树算法中进行解析。本发明的优点在于:提出了基于RoBERTa和固定深度解析树解析算法融合模型的日志解析方法,该方法能够解决传统日志解析需要针对面对不同数据需要采取不同的正则表达式的问题,提高了日志解析的鲁棒性。
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