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改进的基于日志聚类的异常检测方法
被引量:
4
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作者
冯士龙
台宪青
马治杰
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第4期1087-1092,共6页
针对基于日志聚类的异常检测方法(LogCluster)处理的日志类型单一的问题,提出一种改进的基于LogCluster的日志异常检测方法,SW-LogCluster。通过使用滑动窗口(sliding window)的方式将日志划分为日志序列,将划分后的日志序列向量化来进...
针对基于日志聚类的异常检测方法(LogCluster)处理的日志类型单一的问题,提出一种改进的基于LogCluster的日志异常检测方法,SW-LogCluster。通过使用滑动窗口(sliding window)的方式将日志划分为日志序列,将划分后的日志序列向量化来进行特征提取,使其既能检测带标记符的日志,也能检测不带标记符的日志,扩展原始方法的应用范围。实验结果表明,SW-LogCluster方法能对所有类型的非结构化日志进行检测,有效扩展了LogCluster方法的适用性。
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关键词
异常检测
滑动窗口
日志
序列划分
日志
聚类
日志向量化
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职称材料
题名
改进的基于日志聚类的异常检测方法
被引量:
4
1
作者
冯士龙
台宪青
马治杰
机构
中国科学院物联网研究发展中心数据与服务研发中心
中国科学院大学微电子学院
中国科学院电子学研究所苏州研究院地理空间信息系统研究室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第4期1087-1092,共6页
基金
中国科学院战略性先导科技专项(A类)基金项目(XDA 19080201)。
文摘
针对基于日志聚类的异常检测方法(LogCluster)处理的日志类型单一的问题,提出一种改进的基于LogCluster的日志异常检测方法,SW-LogCluster。通过使用滑动窗口(sliding window)的方式将日志划分为日志序列,将划分后的日志序列向量化来进行特征提取,使其既能检测带标记符的日志,也能检测不带标记符的日志,扩展原始方法的应用范围。实验结果表明,SW-LogCluster方法能对所有类型的非结构化日志进行检测,有效扩展了LogCluster方法的适用性。
关键词
异常检测
滑动窗口
日志
序列划分
日志
聚类
日志向量化
Keywords
anomaly detection
sliding window
log sequence division
log clustering
log vectorization
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的基于日志聚类的异常检测方法
冯士龙
台宪青
马治杰
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
4
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