[发明专利]基于迁移学习的日志异常检测方法有效

专利信息
申请号: 202010813538.X 申请日: 2020-08-13
公开(公告)号: CN111930597B 公开(公告)日: 2023-09-22
发明(设计)人: 张圣林;李东闻;陈锐;孙永谦;张玉志 申请(专利权)人: 南开大学;赛尔网络有限公司
主分类号: G06F11/30 分类号: G06F11/30;G06F40/216;G06N3/0442;G06N3/096;G06N3/091
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 刘国威
地址: 300071*** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明涉及网络通信,为能够及时、主动发现服务异常以及时采取应对措施,提高网络中心的稳定性,本发明,基于迁移学习的日志异常检测方法,处理对象为源数据、目标数据:具体包括三部分:1)特征构建部分;形成日志数据的向量序列,作为迁移学习部分的输入;2)迁移学习部分;首先将源数据形成的向量序列输入长短期记忆LSTM网络,对模型参数进行训练;然后将目标数据形成的向量序列输入上一阶段初步训练好参数的模型,并对模型参数进行再次调整3)主动学习部分:迭代地更新数据和模型。本发明主要应用于网络通信日志数据处理场合。
搜索关键词: 基于 迁移 学习 日志 异常 检测 方法
【主权项】:
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