[发明专利]一种基于对抗迁移学习的日志异常检测方法在审
| 申请号： | 202310017613.5 | 申请日： | 2023-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN116010208A | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 杨恺;邱承博;谢雨霞 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F11/30 | 分类号： | G06F11/30;G06F16/18;G06N3/094;G06N3/096;G06N3/09 |
| 代理公司： | 上海邦德专利代理事务所(普通合伙) 31312 | 代理人： | 梁剑 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于对抗迁移学习的日志异常检测方法，通过建立一个可以借助原系统日志数据(源域)异常检测模型，以及新系统下无标记的日志数据集(目标域)，通过无监督域适应中的对抗迁移方法训练得到异常检测模型，实现对于新系统的异常检测。本发明使用并行卷积神经网络实现对于系统日志的语义特征提取，通过卷积神经网络将日志信息映射到隐变量空间进行词级特征的提取。通过循环神经网络来提取日志序列数据中所包含的时序特征，为异常判断奠定基础。对系统升级和更新之后的日志数据使用对抗迁移学习方法，借助已有模型来训练新数据集上的异常检测模型，然后直接进行异常检测，而不需要从头设计异常检测算法，有效提高运维效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 迁移 学习 日志 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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