資料介紹
基于循環神經網絡的日志序列異常檢測模型對短序列有較好的檢測能力,但對長序列的檢測準確性較差。為此,提出一種基于時間卷積網絡的通用日志序列異常檢測框架。將日志模板序列建模為自然語言序列,把基于神經網絡訓練的詞嵌入作為模型的輸入,以表示目標詞在當前日志序列中的語義規則,并通過降維提高整個框架的運算效率。此外,提出用帶參數的ReLU替換ReLU,用自適應平均池化層替換全連接層,將日志序列的異常檢測問題建模成自然語言序列生成問題。實驗結果表明,該檢測框架的總體淮確率高于TCN+ Linear、TCN+AAP等方法。
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