[发明专利]异常日志的检测方法及装置

说明书

本说明书提供一种异常日志的检测方法及装置，所述方法包括：获取安全容器输出的待检测日志，并基于预设告警规则过滤所述待检测日志以获取疑似异常日志；确定所述疑似异常日志对应的目标特征向量；将所述目标特征向量输入预先训练生成的异常日志检测模型，并根据所述异常日志检测模型输出的预测结果确定所述疑似异常日志是否为异常日志。

技术领域

本说明书涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种检测方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的日益发展，安全容器作为一种为应用提供完整的操作系统执行环境的软件，使得开发测试人员能够更加高效地搭建系统环境。因此，上述开发测试人员也有必要保证安全容器自身的安全稳定性。

在相关技术中，通常是基于规则的方式来检测安全容器的异常日志，然后再通过人工复查以处理上述异常日志所反映的问题。然而，基于规则的检测方式误报率过高，存在大量无意义的疑似异常日志，进而导致人力成本增加。

发明内容

有鉴于此，本说明书提供一种异常日志的检测方法及装置，以解决相关技术中存在的不足。

具体地，本说明书是通过如下技术方案实现的：

根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种异常日志的检测方法，所述方法包括：

获取安全容器输出的待检测日志，并基于预设告警规则过滤所述待检测日志以获取疑似异常日志；

确定所述疑似异常日志对应的目标特征向量；

将所述目标特征向量输入预先训练生成的异常日志检测模型，并根据所述异常日志检测模型输出的预测结果确定所述疑似异常日志是否为异常日志。

根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种异常日志的检测装置，所述装置包括：

疑似异常日志获取单元，用于获取安全容器输出的待检测日志，并基于预设告警规则过滤所述待检测日志以获取疑似异常日志；

目标特征向量确定单元，用于确定所述疑似异常日志对应的目标特征向量；

异常日志检测单元，用于将所述目标特征向量输入预先训练生成的异常日志检测模型，并根据所述异常日志检测模型输出的预测结果确定所述疑似异常日志是否为异常日志。

根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的方法的步骤。

在本说明书所提供的技术方案中，通过引入神经网络技术，使得相关技术中基于规则的方式检测出的疑似异常日志通过异常日志检测模型进行二次检测，从而降低了异常日志的误报率，减少了人工确认过程中的工作量，降低了人力成本。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本说明书一示例性实施例示出的一种异常日志检测系统的架构示意图；

图2是本说明书一示例性实施例示出的一种异常日志的检测方法的流程示意图；

图3是本说明书一示例性实施例示出的另一种异常日志的检测方法的流程示意图；