简介： 本发明公开了一种基于概率标签估计的半监督日志异常检测方法，步骤1：对待检测的给定日志事件数据进行向量化处理；步骤2、对给定的输入日志聚类和自动进行概率标签的标注：步骤3、利用步骤2得到的包括已知的正常日志事件数据和带概率标签估计的日志事件数据在内的训练数据，训练出一个GRU网络模型，采用GRU模型来进行日志异常检测。与现有技术相比，本发明1)能够快速准确地检测软件系统运行时可能出现的异常，提升系统的稳定性；2)所构建的模型鲁棒性强，适用性广泛；3)避免了系统演化和日志演化带来的误报和历史信息失效问题，保障了整个日志异常检测的方法效果。