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摘要
针对现代大型系统中系统日志的异常检测问题，提出了一种基于自动日志分析的异常检测方法(CSCM).该方法通过在预聚类下结合细化分析与多视角的异常提取过程，来实现系统日志的异常检测.首先，引入信息熵以提取日志信息量；其次，基于Canopy预聚类过程提取子集交叠数据，以缩小计算范围；利用谱聚类进行细化分析，并结合预聚类结果以优化初始化问题；最后，通过关联不同视角下的日志分析，分别提出显性与隐性异常对象的定义，基于稀疏簇质心的分析和异常度的计算，识别出异常日志.实验结果表明，提出的检测方法能够准确有效地识别系统日志中的异常值.
