基于深度学习的日志序列异常检测
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文章作者: Josh Lee
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 2022-06-07
2017—DeepLog:通过深度学习对系统日志进行异常检测和诊断
摘要利用长短时记忆(LSTM)的DeepLog神经网络模型,将系统日志建模为自然语言序列。允许DeepLog自动从正常执行中学习日志模式,并在日志模式偏离正常执行时根据日志数据训练的模型检测异常。此外,演示了如何以在线方式增量更新DeepLog模型,使其能够随着时间的推移适应新的日志。此外,DeepLog从底层系统日志构建工作流,以便一旦检测到异常,用户可以诊断检测到的异常并有效地执行根因分析。 1.介绍1.1 现有日志异常检测方法 基于Log信息计数的PCA聚类 通过获取不同的Log keys之间的共同的模式信息 基于工作流的方法以识别程序逻辑流程中的执行异常  1.2 难点(存在问题) 日志是非结构化的,在海量数据中进行在线异常检测具有挑战性 异常检测必须及时有效,同时还要具有普适性 Log信息是并发性的,由多线程或者并发产生的,所以导致没法用一个工作流去解决问题。  1.3 本文贡献 使用到的工具  递归神经网络(RNN):使用一个回路将上次状态的输出转发到当前输入,从而跟踪历史进行预测。 ...
 2022-11-29
基于数据增强的日志异常检测
1 思路可以考虑用GAN来生成日志信息(数据增强),进行数据增强后的数据集可以提高检测鲁棒性。 2 参考资料2.1 论文什么是日志异常检测:基于日志的异常检测技术综述《网络与信息安全学报》 什么是GAN(生成对抗网络):生成对抗网络《arXiv》 最基础的检测模型:DeepLog 改进1:LogAnomaly 改进2:LogRobust 在日志异常检测中使用到GAN的论文:LogGAN  论文可以在网上搜到很多别人已经翻译后的,可以省去自己翻译的时间,但是如果要精读论文的话,还是自己翻译一遍比较好,因为别人翻译的毕竟是别人的东西,自己总结的才能知道有没有漏缺。  2.2 代码GAN的python代码实现:GAN基于PyTorch的实现 基于深度学习的日志异常检测代码实现(包含3个方法):DeepLog+LogAnomaly+LogRobust  代码基本上从GitHub下载下来之后,配置相应的环境即可运行,但是如果要运行大的模型,还是需要一台比较好的机器(特指电脑显卡),笔记本一般只适合运行少量数据(例如10k条日志信息)。  2.3...
 2022-03-23
深度学习使用GPU常见问题
1. Linux查看GPU的使用情况在终端中输入nvidia-smi命令   2. Linux查看CPU的使用情况在终端中输入top命令,使用ctrl+c退出   3. Linux解压zip压缩文件使用命令 unzip test.zip 4. GPU一般的温度一般保持在30~60℃是比较安全的,夏天显卡温度多数在50℃-85℃之间也是正常的范围。但是如果长时间保持60℃以上的话会对显卡有损耗。 5. GPU利用率低  很多时候利用GPU进行深度学习加速,GPU的利用率才25%左右,加速效果不是很明显,因此我们可以提高Batch_size或者对DataLoder进行切片操作,一次性将更多的数据放入GPU里面。 6. 查看使用的GPU信息if torch.cuda.is_available():    device = torch.device("cuda")    print('有 %d 个 GPU(s) 可用' % torch.cuda.device_count())    print('我们将使用的GPU是:',...
 2022-04-20
深度学习常见问题
1 模型的SOTAState of The Arts的缩写,指的是在某一个领域性能最好的模型,一般就是指在常用数据集上面获得结果很好的模型。 2 permute函数可以同时多次交换tensor的维度例如:b = a.permute(0,2 ,1) 将a的维度索引1和维度索引2交换位置  
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