基于个性化联邦学习的异常日志检测方法

本发明公开了一种基于个性化联邦学习的异常日志检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、本地客户端元学习算法训练过程；步骤2、数据中心集群参与个性化联邦学习训练过程，本发明针对现代大型软件系统的需求，提出了一种针对异常日志的检测方法。在本发明中，借助元学习的方法来应对异常日志样本不足的问题。同时，引入了个性化联邦学习，以确保对日志数据的高度隐私保护，从而降低了可能导致数据泄露的潜在风险。针对分布式环境下日志数据分布不平衡的问题，结合改进的元学习算法和个性化联邦学习构建异常日志检测系统，旨在实现异常日志的自动化检测，以减少人工干预所需的成本。