TRGATLog:基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法

作     者：陈旭 张硕 景永俊 王叔洋 Chen Xu;Zhang Shuo;Jing Yongjun;Wang Shuyang

作者机构：北方民族大学计算机科学与工程学院银川750000 北方民族大学电气信息工程学院银川750000 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2024年第41卷第4期

页      面：1034-1040页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2022PT_S04) 宁夏回族自治区重点研发项目(2023BDE02017) 

主　　题：异常检测 日志分析 图注意力网络 网络安全 日志时间图 

摘      要：为解决现有日志异常检测方法往往只关注定量关系模式或顺序模式的单一特征,忽略了日志时间结构关系和不同特征之间的相互联系,导致较高的异常漏检率和误报率问题,提出基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法。首先,通过设计日志语义和时间结构联合特征提取模块构建日志时间图,有效整合日志的时间结构关系和语义信息。然后,构造时间关系图注意力网络,利用图结构描述日志间的时间结构关系,自适应学习不同日志之间的重要性,进行异常检测。最后,使用三个公共数据集验证模型的有效性。大量实验结果表明,所提方法能够有效捕获日志时间结构关系,提高异常检测精度。