TRGATLog：基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法
TRGATLog:log anomaly detection method based on log time relation graph attention network
北方民族大学 a. 计算机科学与工程学院; b. 电气信息工程学院, 银川 750000
摘要
为解决现有日志异常检测方法往往只关注定量关系模式或顺序模式的单一特征，忽略了日志时间结构关系和不同特征之间的相互联系，导致较高的异常漏检率和误报率问题，提出基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法。首先，通过设计日志语义和时间结构联合特征提取模块构建日志时间图，有效整合日志的时间结构关系和语义信息。然后，构造时间关系图注意力网络，利用图结构描述日志间的时间结构关系，自适应学习不同日志之间的重要性，进行异常检测。最后，使用三个公共数据集验证模型的有效性。大量实验结果表明，所提方法能够有效捕获日志时间结构关系，提高异常检测精度。
基金项目
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2022PT_S04)
宁夏回族自治区重点研发项目(2023BDE02017)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.07.0365
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1034-1040
文章编号: 1001-3695(2024)04-011-1034-07
发布历史
[2023-11-02] 优先出版
[2024-04-05] 印刷出版
引用本文
陈旭, 张硕, 景永俊, 等. TRGATLog：基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (4): 1034-1040. (Chen Xu, Zhang Shuo, Jing Yongjun, et al. TRGATLog:log anomaly detection method based on log time relation graph attention network [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (4): 1034-1040. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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