【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项(A类)基金项目(XDA 19080201)
论文部分内容阅读
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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