一种基于Transformer和时间卷积的日志异常检测方法

本发明属于分布式系统的日志异常检测领域，提出了一种基于Transformer和时间卷积的日志异常检测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取现实环境中的日志数据；步骤S2：日志的预处理：对获取的日志数据集进行预处理，得到第一日志内容；步骤S3:划分日志序列：对第一日志内容的特征选取合适的划分策略，得到第二日志内容；步骤S4:对第二日志内容进行向量化处理，得到融合了时间、风险类型以及语义特征的日志向量；步骤S5:构建双通道异常检测模型；步骤S6:遍历日志数据集以训练模型，将所述日志向量输入训练好的异常检测模型进行日志异常检测。本发明避免了传统日志解析中的泛化能力差和信息丢失问题，提高了日志异常检测的精度和效率。