近日，我院云技术研究中心蒋从锋教授带领博士生夏一潇完成的论文"FLUXLog: A Federated Mixture-of-Experts Framework for Unified Log Anomaly Detection"被IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems（CCF A类期刊，影响因子6）录用为regular paper。TPDS是计算机体系结构、并行计算、分布式系统等方向的顶级国际期刊之一。
图1 面向跨域日志异常检测的 MoE 网络工作流程
该论文“FLUXLog: A Federated Mixture-of-Experts Framework for Unified Log Anomaly Detection”提出了一种基于混合专家模型（MoE）的统一联邦跨域日志异常检测方法。通过建立两阶段训练流程（预训练门控网络与微调适配器），克服联邦学习环境下跨域非独立同分布（Non-IID）数据导致的模型收敛困难与梯度震荡的问题，实现了专家网络的混合专业化策略；引入了交叉门控专家模块（CGEM）与双通道特征提取机制，通过自顶向下的注意力机制有效融合高层语义特征与底层细节特征，提升了模型对异构日志数据的特征表示与感知能力。该方法在处理统一跨域日志数据的准确率与F1分数上均超越了现有基准模型，在云计算数据中心监控、大规模分布式系统运维（AIOps）及系统安全审计等领域具有重要应用价值。
