一种基于时序日志的服务器异常检测方法

本发明公开了一种基于时序日志的服务器异常检测方法，包括：S1、服务器性能日志采集；S2、数据预处理；S3、构建异常检测模型，基于自编码器，在编码器层中引入BiLSTM，编码器包含输入层、前向LSTM和后向LSTM三个层级；在解码器中引入注意力机制构建单向LSTM；S4、模型训练与重构误差计算，将训练集输入AE‑BiLSTM‑Attn模型进行前向传播，通过计算损失函数并进行反向传播更新模型的参数W和b来优化模型的性能；S5、模型评估，计算测试集上AE‑BiLSTM‑Attn模型重构输出与原始输入之间的误差MSE，用于衡量模型的重构精度。本发明结合了自编码器的数据降维与特征提取能力，双向LSTM网络对时序数据的长期依赖关系捕捉能力和注意力机制提高特征的准确性和效率。