改进的基于日志聚类的异常检测方法

作     者：冯士龙 台宪青 马治杰 FENG Shi-long;TAI Xian-qing;MA Zhi-jie

作者机构：中国科学院物联网研究发展中心数据与服务研发中心江苏无锡214135 中国科学院大学微电子学院北京101407 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江苏苏州215121 

基　　金：中国科学院战略性先导科技专项(A类)基金项目(XDA 19080201) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2020年第41卷第4期

页      码：1087-1092页

摘      要：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。

主 题 词：异常检测 滑动窗口 日志序列划分 日志聚类 日志向量化 

学科分类：0839[0839] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2020.04.031

馆 藏 号：203908783...