基于多特征融合的告警日志异常检测方法

本发明提出了一种基于多特征融合的告警日志异常检测方法，该方法从大量的网络告警日志数据中采集日志数据，对告警日志数据进行日志解析提取日志模板；获得的日志时间向量、日志语义向量和日志索引向量，进行自适应加权连接操作，获得最终融合后的日志特征向量；将融合后的日志特征向量输入BERT模型进行分层遮蔽预测任务，得到预测结果，并根据异常分数阈值判断所述告警日志是否存在异常；该方法提供了一种针对多源异构日志数据的处理方式，对于海量告警日志数据中结构复杂的问题进行模式识别、数据向量融合和异常统一检测，有效提高了告警日志异常检测的准确性和效率。