原标题：DeepLog: Anomaly detection and diagnosis of system logs through deep learning
DeepLog模型把log当作NLP的自然语言序列处理（一个project产生的系统log遵循着一个严格的逻辑和控制流，所以更像是一种语言结构）。DeepLog本质是深度学习模型，可自动提炼正常运行的log模式信息，当log模式信息偏离训练的模型的时候，可以检测出异常。本篇中的模型可线上迭代适应新的log。DeepLog从底层系统日志中构造workflows，一旦检测到异常就可以诊断检测到异常并分析原因，也就是异常检测和诊断两个部分。
日志可分为常量和变量两个部分，可将变量部分如IP地址、编号等使用同一符号替换(注：实际中有的日志变量也要保存，特别是对告警的日志)，可通过此方法提取日志模板。
DeepLog可分为三个部分：
日志模板异常检测：
使用前 h(窗口大小) 条日志模板向量作为输入，使用LSTM神经网络，预测下一个日志模板，
选择前g个选项作为正常的输出；使用交叉熵作为损失函数。
日志参数异常检测：
使用模板中抽出的日志参数，包括两条日志的时间，形成输入向量预测下一条的日志参数，
预测值符合高斯分布，如果值在置信区间内，则日志参数为正常；使用MSE作为损失函数;
是多变量的时间序列预测问题。
工作流异常诊断：
用于识别并行日志及其可能的异常诊断
DeepLog：通过深度学习方法对系统日志做异常检测和诊断
摘要：
本文提出 DeepLog 方法，使用 LSTM 的深度神经网络模型，将系统日志作为自然语言序列。DeepLog 从正常执行中自动学习日志模式，当日志模式偏离训练模型时检测异常。DeepLog 从基础系统日志中构建工作流，一旦检测精简版的telegram的下载入口是多少到异常，用户可以诊断异常并有效的执行根因分析。
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介绍：
将日志条目视为序列元素，有固定模式和语法规则。DeepLog官方的最新版telegram下载入口在哪呢 使用 LSTM 可以从正常执行中学习日志模式模型，标记区别于正常系统执行为异官方最新中文版telegram下载地方哪里有常。DeepLog 是学习驱动的方法，可以增量升级 DeepLog 模型以适应新的日志模式。
挑战：日志数据是非结构的，格式和语义不同系统中变化很大。异常检测必须实时，在流式模式中做出反应。使用正常和异常日志数据条目训练二分类器对需要识别未知类型异常的情况不适用。
另一个挑战是并发，在很多系统日志中，日志信息是喝多不同线程或并发任务提供的。这样的并发很难使用对单一任务的工作流模型做异常检测。
日志中包含很多关键信息，可以使用不同信息的全面的方法会更有效。
DeepLog 不仅使用日志关键词也是用日志条目中的度量值做异常检测。DeepLog 仅依靠少量的正常的日志训练数据，训练后，可流式的识别正常日志序列和线上异常检测。当异常被识别时为诊断问题，DeepLog 在训练阶段也建立了工作流模型；DeepLog 通过并发任务或线程将日志条目划分到不同序列以便对每条不同任务构建工作流模型。
使用 HDFS 数据，仅使用 1% 的正常日志数据训练，DeepLog 就可以 100% 准确检测 最新官网的telegram下载网站在哪呢剩余 99% 的日志条目。DeepLog 提供反馈机制，如果正常日志被识别为异常。DeepLog 可使用反馈动态调整权重。
日志解析：
首先将非结构的日志转为结构化的表示，以便通过结构化数据学习序列模型。被泛化的参数可能反映系统状态和性能，或是执行序列中的标识器。这些标识器可将日志条目聚合或通过并发进程划分这些日志条目。之前的日志分析方法放弃了时间戳和日志的参数值，仅仅使用日志关键词做异常检测。Deeplog存储每条日志的参数值，也包括日志进程的时间消耗等信息进入向量。最新官网telegram下载网站哪里有
官方的最新版telegram的下载地方是多少 DeepLog 结构与概览：
Deeplog结构有三个部分，日志关键词异常检测模型，参数值异常检测模型，工作流模型诊断检测到的异常。
训练阶段：DeepLog的训练数据使用系统正常的日志，每条日志都被解析为日志关键词和参数值向量。解析的日志关键词序列用作训练日志关键词异常模型，同时构建系统执行流程模型用于诊断。
检测阶段：对一个新的日志条目，解析为日志关键词和参数值向量。
DeepLog 首先使用日志关键词异常检测模型测试输入日志关键词是否正常；如果正常，DeepLog 进一步使用参数值异常模型检测参数值向量；如果日志关键词或参数值异常则标注日志为异常；最后如果标注为异常，DeepLog的工作流模型提供语义信息以诊断异常。
执行模式会随时间变化或为包括在原始训练数据中心；DeepLog 提供了收集用户反馈的选项。如果用户报告检测的异常为假正例，DeepLog 可使用标注的距离增量升级模型以适应新模式。
参考：【异常检测第一篇】异常检测与诊断模型之DeepLog – 知乎 (zhihu.com)
基于LSTM深度模型实现系统日志异常检测 – SAUCERMAN (saucer-man.com)