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基于CNN和Bi-LSTM的无监督日志异常检测模型

         
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日志能记录系统运行时的具体状态,而自动化的日志异常检测对网络安全至关重要。针对日志语句随时间演变导致异常检测准确率低的问题,提出一种无监督日志异常检测模型LogCL。首先,通过日志解析技术将半结构化的日志数据转换为结构化的日志模板;其次,使用会话和固定窗口将日志事件划分为日志序列;再次,提取日志序列的数量特征,使用自然语言处理技术对日志模板进行语义特征提取,并利用词频-词语逆频率(TF-IWF)算法生成加权的句嵌入向量;最后,将特征向量输入一个并列的基于卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的模型中进行检测。在两个公开的真实数据集上的实验结果表明,所提模型较基准模型LogAnomaly在异常检测的F1-score上分别提高了3.6和2.3个百分点。因此LogCL能够对日志数据进行有效的异常检测。

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