基于日志模板的异常检测技术

• 作者: 任崇广 王智远 秦莉 陈榕
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 日志分析 编辑距离 分类 互信息 强分类器 随机森林
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 17-20,24
• 页数: 5页
• 分类号: TP312
• 字数: 3749字
• 语种: 中文

摘要

日志分析是云计算业务平台管理中一项非常重要的工作.日志分析旨在保证云平台的高效性与可用性,传统的人工分析方式存在日志复杂、日志量大等问题.本文提出了一种日志异常检测方法,首先基于编辑距离进行文本聚类形成日志模板,在此基础上构建特征向量,利用弱分类器训练形成得分特征向量,利用得分特征向量与随机森林构建强分类器.实验表明,日志模板与真实模板之间的互信息为0.91,较为接近,利用随机森林构建的强分类器在本文的数据集上表现最好,分类精度达0.94.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈榕	山东理工大学计算机科学与技术学院	4	2	1.0	1.0
2	任崇广	山东理工大学计算机科学与技术学院	8	6	2.0	2.0
3	王智远	山东理工大学计算机科学与技术学院	3	2	1.0	1.0
4	秦莉	山东理工大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0