基于领域对抗适应和批量对比学习的跨系统日志异常检测

《Future Generation Computer Systems》：Cross-system log anomaly detection based on domain adversarial adaptation and batch contrastive learning

跨系统日志异常检测方法LogDC通过对抗域适应与批对比学习，解决新系统数据不足的冷启动问题，提升模型泛化与检测性能。

　　在当今的软件系统中，日志异常检测是确保系统稳定性和安全性的关键环节。随着在线服务和大规模软件系统的广泛应用，系统复杂性不断提升，这使得在系统运行过程中引入了大量潜在的漏洞和风险。为了应对这一挑战，确保系统的安全与稳定不仅关系到其正常运行，也直接影响数据的安全性。日志作为系统运行的重要记录，提供了系统状态的详细信息，是开发人员快速识别问题和诊断故障的重要工具。基于日志的异常检测方法通常依赖于大量的历史数据进行训练，以实现可靠的检测性能。然而，在系统初期运行阶段，即所谓的“冷启动”阶段，由于缺乏足够且具有代表性的日志数据，使得异常检测模型难以发挥其应有的作用。因此，在没有足够历史数据和标注异常的情况下，开发有效的异常检测模型成为一项困难的任务。

近年来，多种跨系统异常检测方法被提出，以解决系统异常检测中的冷启动问题。跨系统场景指的是源系统和目标系统在硬件架构、软件配置与版本、应用领域以及日志生成模式和格式等方面存在差异。尽管不同系统之间的日志风格可能差异显著，但它们在异常事件上往往表现出相似的语义模式。基于这一观察，这些方法主要致力于利用语义信息在不同系统之间迁移异常检测能力。其中，迁移学习方法在源系统上训练异常检测模型，然后通过微调特征提取网络来适应目标系统。领域适应方法则通过对齐源系统和目标系统的特征分布，减少差异，从而提升检测性能和模型的泛化能力。然而，现有的跨系统日志异常检测方法仍然面临一些挑战。直接使用少量的目标系统日志数据进行微调，可能会导致过拟合，从而损害模型的泛化能力。此外，仅仅对齐整体特征分布而不对齐类别边界，可能导致同一类别在源系统和目标系统之间的特征对齐出现问题，进而降低模型的检测性能。

为了解决这些问题，我们提出了一种基于领域对抗适应和批量对比学习的跨系统日志异常检测方法，称为LogDC。该方法通过联合利用丰富的源系统数据和有限的目标系统数据进行训练，旨在学习领域不变的特征，并优化特征对齐，从而实现稳健的跨系统日志异常检测。具体而言，LogDC利用BERT模型从日志序列中提取语义特征，并采用分类损失进行基本的异常检测训练。为了克服直接微调的缺陷，并利用源系统强大的异常检测能力，我们引入了领域分类损失，引导特征提取器生成领域不变的特征，使模型能够将源系统日志中学习到的异常检测能力迁移至目标系统日志。此外，批量对比学习被应用于每个批次中的源系统和目标系统数据，以优化类别边界和特征对齐。这一策略通过最小化同一类别在不同系统之间的特征距离，同时最大化不同类别之间的特征距离，从而增强特征对齐和类别边界的区分能力。

LogDC的核心贡献在于其创新性的设计和实现。首先，我们提出了一种跨系统日志异常检测模型，该模型能够有效应对目标系统在冷启动阶段所面临的标注异常数据不足的问题。通过从源系统中获取丰富的标注信息，LogDC能够在目标系统缺乏足够数据的情况下，依然实现较高的检测性能。其次，我们引入了领域对抗适应机制，使模型能够在不同系统之间学习领域不变的特征。通过联合优化标签分类损失和领域分类损失，LogDC不仅提升了异常检测的性能，还鼓励特征提取器提取源系统和目标系统之间的共享特征，从而构建一个泛化性强且可迁移的特征表示。最后，我们提出了一种批量对比学习方法，用于优化类别边界和特征对齐。在每个批次中，包含源系统和目标系统的数据，通过对比学习的方式，减少同一类别在不同系统之间的特征差异，同时增加不同类别之间的特征差异，从而提高模型的分类能力。

在单系统日志异常检测方面，早期的方法主要依赖于传统的机器学习技术，如主成分分析（PCA）和基于聚类的方法。随着深度学习的发展，越来越多的神经网络方法被应用于日志异常检测领域。深度学习首次被引入日志异常检测是在DeepLog项目中，该项目使用长短期记忆网络（LSTM）对正常日志序列进行训练，从而实现异常检测。在单系统异常检测性能评估方面，我们对LogDC模型进行了测试，排除了用于跨系统检测的领域分类器和批量对比损失，仅保留特征提取模块和标签分类器进行异常检测实验。实验结果表明，在BGL和TB数据集上，LogDC模型的检测性能优于其他方法，且在不同系统之间具有良好的迁移能力。

在数据集方面，本研究基于公开的TB、BGL和HDFS数据集进行实验，这些数据集均可通过Loghub平台获取。其中，TB数据集来自美国阿尔伯克基的Sandia国家实验室，原始包含2亿条日志，但在本研究中仅使用了前500万条日志，其中约有22.6万条由领域专家标注为异常。BGL数据集和HDFS数据集同样提供了丰富的日志信息，适用于评估LogDC模型的性能。这些数据集的多样性使得LogDC模型能够在不同场景下进行验证，从而确保其在实际应用中的有效性。

LogDC的实验结果表明，其在跨系统日志异常检测任务中表现出色。通过领域对抗适应和批量对比学习的双重机制，LogDC能够在目标系统数据不足的情况下，依然实现较高的检测准确率。这使得LogDC在冷启动阶段具有显著的优势，能够有效应对目标系统缺乏足够标注数据的问题。此外，LogDC通过优化类别边界和特征对齐，提高了模型的泛化能力和分类性能。实验结果表明，LogDC在多个数据集上的表现均优于现有的方法，特别是在处理不同系统之间的特征差异和类别边界问题方面，具有明显的优势。

在研究方法的实施过程中，我们还考虑了多个因素，以确保LogDC模型的稳定性和可扩展性。首先，日志预处理阶段采用日志解析器提取通用的日志模板，从而减少日志内容变化带来的影响。其次，通过滑动窗口或会话窗口策略生成日志序列，以确保模型能够捕捉到日志的上下文信息。这些预处理步骤为后续的异常检测提供了良好的基础。此外，在模型训练过程中，我们采用了BERT模型进行语义特征提取，使得模型能够更好地理解日志内容的语义信息。通过结合分类损失和领域分类损失，LogDC能够在训练过程中同时优化标签分类和领域适应，从而提升模型的性能。

在实验结果分析中，我们发现LogDC模型在多个数据集上的表现均优于其他方法。特别是在处理不同系统之间的特征差异和类别边界问题时，LogDC模型的性能提升尤为显著。这表明，通过引入领域对抗适应和批量对比学习机制，LogDC能够在目标系统数据不足的情况下，依然实现较高的检测准确率。此外，LogDC模型在跨系统场景下的泛化能力也得到了验证，证明其在不同系统之间具有良好的迁移能力。这些实验结果不仅验证了LogDC模型的有效性，也为未来的研究提供了新的思路和方法。

LogDC的研究不仅具有理论意义，还具有重要的实际应用价值。在实际的软件系统中，日志异常检测是保障系统安全和稳定的关键手段。通过LogDC模型，可以有效解决目标系统在冷启动阶段缺乏足够标注数据的问题，从而提升异常检测的性能。此外，LogDC模型能够通过优化类别边界和特征对齐，提高模型的泛化能力和分类性能，使其在不同系统之间具有更好的适应性。这些优势使得LogDC模型在实际应用中具有广泛的适用性，能够为各种软件系统提供有效的异常检测支持。

在研究过程中，我们还注意到，不同系统之间的日志生成模式和格式可能存在较大差异，这给跨系统异常检测带来了额外的挑战。然而，LogDC模型通过引入领域对抗适应和批量对比学习机制，能够在这些差异中找到共同的特征，从而实现跨系统的异常检测。这种能力使得LogDC模型在实际应用中具有更强的适应性，能够应对不同系统之间的复杂性。此外，LogDC模型的实现还考虑了多个因素，如数据预处理、特征提取、分类损失优化等，以确保模型的稳定性和可扩展性。

总的来说，LogDC模型在跨系统日志异常检测任务中表现出色，能够有效应对目标系统在冷启动阶段缺乏足够标注数据的问题。通过领域对抗适应和批量对比学习的双重机制，LogDC模型能够在不同系统之间学习领域不变的特征，并优化类别边界和特征对齐，从而提升模型的检测性能和泛化能力。这些贡献不仅丰富了日志异常检测领域的研究内容，也为未来的研究提供了新的思路和方法。LogDC模型的实现和应用具有重要的理论和实践意义，能够为各种软件系统提供有效的异常检测支持，从而保障系统的安全和稳定。