摘要
本申请公开了一种运维日志的异常检测方法及装置、电子设备、存储介质,包括:获取运维日志的数据集;基于数据集,构建运维日志中每条日志对应的六元组;根据每条日志对应的六元组,构建运维日志的多重图;将多重图输入至预先训练好的图神经网络模型中,确定多重图对应的交互关系表示;其中,图神经网络模型由编码器和LSTM模型组合构成;将交互关系表示输入至预先训练好的MLP模型,得到运维日志的异常检测概率;向前端反馈运维日志的异常检测概率。从而根据六元组构建的多重图,完整地保留了系统实体间的全部交互,使得可以实现运维日志的细粒度异常检测,进而确保了的异常检测的准确性。
技术关键词
日志
神经网络模型
运维
异常检测方法
实体间交互关系
样本
节点
LSTM模型
编码器
异常检测装置
数据
电子设备
计算机存储介质
存储计算机程序
关键字
标签
代表