面向类重叠日志的一致性异常检测模型
来源：计算机应用与软件杂志2024年第8期北京时间：
作者：吕宗平, 梁孟孟, 顾兆军, 刘春波, 王志
摘要：在系统日志异常检测中，决策边界出现的类重叠问题将导致传统分类器很难实现正确分类。为避免耗时的预处理技术或依赖特定算法，提出一致性异常检测模型。该模型计算样本与不同类别的隶属度，根据传统分类器的准确率差值选择最佳模糊度分离出类重叠日志；通过集成分类器的不一致性度量函数得到p值，根据预设置信度得到类重叠日志标签。实验结果表明，相比传统分类器，该模型的召回率和F值等平均提高10百分点左右，验证了该模型在处理类重叠问题的有效性。
关键词：异常检测, 类重叠, 一致性检测, 模糊度, 置信度
