一种基于Gemma模型的系统日志异常检测方法及介质

本发明公开了一种基于Gemma模型的系统日志异常检测方法及介质，属于日志异常检测领域，所述系统日志异常检测方法通过将日志消息进行预处理得到日志消息集合；使用双向平行树算法进行解析处理，得到结构化日志数据；通过序列化日志集合训练Gemma模型，使得模型能够根据给定日志序列对后续日志做出预测；使用包含正常和异常数据的日志集合来评估模型的效果，若实际的日志键在模型预测的前k个键中，判断为正常；若实际的日志键不在模型预测的前k个键中，则判断为异常；通过LoRA低秩微调方法，降低模型训练的时间成本。本发明能够支持多种公开日志数据集，能在不同结构的日志数据上完成异常检测任务，能有效提高预处理精度和异常检测的精度。