计算机工程与科学

作者：尹春勇, 张小虎

单位：南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院,江苏 南京 210044）

关键词：日志异常检测,深度学习,词嵌入,Transformer,Text-CNN,

日志数据作为软件系统中最为重要的数据资源之一,记录着系统运行期间的详细信息,自动化的日志异常检测对于维护系统安全至关重要。随着大型语言模型在自然语言处理领域的广泛应用,基于Transformer的日志异常检测方法被广泛地提出。传统的基于Transformer的方法,难以捕捉日志序列的局部特征,针对上述问题,提出了基于Transformer和Text-CNN的日志异常检测方法LogTC。首先,通过规则匹配将日志转换成结构化的日志数据,并保留日志语句中的有效信息；其次,根据日志特性采用固定窗口或会话窗口将日志语句划分为日志序列；再次,使用自然语言处理技术Sentence-BERT生成日志语句的语义化表示；最后,将日志序列的语义化向量输入到LogTC日志异常检测模型中进行检测。实验结果表明,LogTC能够有效地检测日志数据中的异常,且在2个数据集上都取得了较好的结果。

来源：2025年第3期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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