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基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日志序列異常檢測(cè)模型對(duì)短序列有較好的檢測(cè)能力，但對(duì)長(zhǎng)序列的檢測(cè)準(zhǔn)確性較差。為此，提出一種基于時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)的通用日志序列異常檢測(cè)框架。將日志模板序列建模為自然語(yǔ)言序列，把基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的詞嵌入作為模型的輸入，以表示目標(biāo)詞在當(dāng)前日志序列中的語(yǔ)義規(guī)則，并通過(guò)降維提高整個(gè)框架的運(yùn)算效率。此外，提出用帶參數(shù)的ReLU替換ReLU，用自適應(yīng)平均池化層替換全連接層，將日志序列的異常檢測(cè)問(wèn)題建模成自然語(yǔ)言序列生成問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)框架的總體淮確率高于TCN+ Linear、TCN+AAP等方法。
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