一种日志数据检测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明实施例涉及神经网络技术，尤其涉及一种日志数据检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着互联网用户的增加，软件系统运行维护的压力也在增加。人工查询软件系统的运行日志并从日志数据中筛选出异常日志数据，以实现基于异常日志数据对软件系统进行维护和更新。

2、目前，通常采用人工查询方式从日志数据中筛选出现有的异常日志数据。然而，这种人工查询的方式，需要对全部日志数据进行筛选，在保证日志数据筛选准确性的同时，无法保证筛选效率，并且这种人工查询的方式仅能查询到现有的异常日志数据，无法实现对未来一段时间内日志数据的异常预测。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种日志数据检测方法、装置、电子设备及存储介质，以实现对大量日志数据的检测，提高日志数据检测的效率和准确性。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种日志数据检测方法，包括：

3、获取软件系统的多个日志数据，并对每个日志数据进行格式转换，确定每个日志数据对应的日志矩阵；

4、将各个日志矩阵输入至有向图神经网络模型中进行日志矩阵解析，得到节点评分结果；所述有向图神经网络模型用于基于已解析矩阵进行有向图构建、在有向图中进行预测时间段内的模拟信息传播和有向图中各个节点的评分；所述有向图中的节点用于表示日志数据；

5、基于所述节点评分结果和预设节点评分阈值，确定预测时间段内所生成日志数据的目标检测结果。

6、第二方面，本发明实施例还提供了一种日志数据检测装置，该装置包括：

7、日志矩阵确定模块，用于获取软件系统的多个日志数据，并对每个日志数据进行格式转换，确定每个日志数据对应的日志矩阵；

8、节点评分结果确定模块，用于将各个日志矩阵输入至有向图神经网络模型中进行日志矩阵解析，得到节点评分结果；所述有向图神经网络模型用于基于已解析矩阵进行有向图构建、在有向图中进行预测时间段内的模拟信息传播和有向图中各个节点的评分；所述有向图中的节点用于表示日志数据；

9、目标检测结果确定模块，用于基于所述节点评分结果和预设节点评分阈值，确定预测时间段内所生成日志数据的目标检测结果。

10、第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任一实施例所述的日志数据检测方法。

11、第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任一实施例所述的日志数据检测方法。

12、本发明实施例的技术方案，通过获取软件系统的多个日志数据，并对每个日志数据进行格式转换，确定每个日志数据对应的日志矩阵；将各个日志矩阵输入至有向图神经网络模型中进行日志矩阵解析，以实现利用已解析矩阵进行有向图构建、在有向图中进行预测时间段内的模拟信息传播和有向图中各个节点的评分，从而确定预测时间段内每个节点对应的节点评分结果，并基于每个节点对应的节点评分结果和预设节点评分阈值，确定预测时间段内所生成日志数据的目标检测结果，进而实现对大量日志数据的检测，提高日志数据检测的效率和准确性，并可以预测未来一段时间内可能出现异常的日志数据，提前进行自检和维护，进一步提高了软件系统运行的安全性和稳定性，提高用户的使用体验。

技术特征：

1.一种日志数据检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述日志数据为半结构化数据；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各个日志矩阵输入至有向图神经网络模型中进行日志矩阵解析，得到节点评分结果，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于有向图卷积操作对各个节点进行模拟信息传播，更新所述时间有向图中节点对应的日志矩阵，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述节点评分结果和预设节点评分阈值，确定预测时间段内所生成日志数据的目标检测结果，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于每个日志数据对应的对比结果，确定预测时间段内所生成每个日志数据的目标检测结果，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定预测时间段内所生成日志数据的目标检测结果之后，所述方法还包括：

8.一种日志数据检测装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的日志数据检测方法。

技术总结
本发明实施例公开了一种日志数据检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取软件系统的多个日志数据，并对每个日志数据进行格式转换，确定每个日志数据对应的日志矩阵；将各个日志矩阵输入至有向图神经网络模型中进行日志矩阵解析，得到节点评分结果；有向图神经网络模型用于基于已解析矩阵进行有向图构建、在有向图中进行预测时间段内的模拟信息传播和有向图中各个节点的评分；有向图中的节点用于表示日志数据；基于节点评分结果和预设节点评分阈值，确定预测时间段内所生成日志数据的目标检测结果。通过本发明实施例的技术方案，能够实现对大量日志数据的检测，提高日志数据检测的效率和准确性。

技术研发人员：陈孝东
受保护的技术使用者：中国农业银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/6/13