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電子發(fā)燒友網>電子資料下載>人工智能>基于時間卷積網絡的通用日志序列異常檢測框架

基于時間卷積網絡的通用日志序列異常檢測框架

2021-03-30 | pdf | 1.36 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  基于循環(huán)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(guī)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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