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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京航空航天大學(xué)杭州創(chuàng)新研究院申請(qǐng)的專利一種自動(dòng)化日志異常檢測(cè)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114237950B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111413437.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F11/07；該發(fā)明授權(quán)一種自動(dòng)化日志異常檢測(cè)方法是由齊永興;于洋;吳鋌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-25向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種自動(dòng)化日志異常檢測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種自動(dòng)化日志異常檢測(cè)方法，所述方法包括：S1、獲取日志數(shù)據(jù)集；所述日志數(shù)據(jù)集包括至少一條日志數(shù)據(jù)；S2、針對(duì)所述日志數(shù)據(jù)集中的每一條日志數(shù)據(jù)分別進(jìn)行解析獲取與該日志數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的日志模板和日志參數(shù)；S3、基于所述日志數(shù)據(jù)集中的每一條日志數(shù)據(jù)的日志模板和或日志參數(shù)，進(jìn)行異常檢測(cè)，獲取檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明的自動(dòng)化日志異常檢測(cè)方法，由于根據(jù)日志數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的日志模板和或日志參數(shù)進(jìn)行異常檢測(cè)，同時(shí)，異常檢測(cè)可以是不同的方式，相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)而言，其可以提高識(shí)別日志異常的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)一種自動(dòng)化日志異常檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種自動(dòng)化日志異常檢測(cè)方法，其特征在于，包括： S1、獲取日志數(shù)據(jù)集； 所述日志數(shù)據(jù)集包括至少一條日志數(shù)據(jù)； S2、針對(duì)所述日志數(shù)據(jù)集中的每一條日志數(shù)據(jù)分別進(jìn)行解析獲取與該日志數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的日志模板和日志參數(shù)； S3、基于所述日志數(shù)據(jù)集中的每一條日志數(shù)據(jù)的日志模板和或日志參數(shù)，進(jìn)行異常檢測(cè)，獲取檢測(cè)結(jié)果； 所述S2具體包括： 采用預(yù)先設(shè)定的drain算法對(duì)所述日志數(shù)據(jù)集中的每一條日志數(shù)據(jù)分別進(jìn)行解析獲取與該日志數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的日志模板和日志參數(shù)； 所述日志模板為日志數(shù)據(jù)中的不可變的文本； 所述日志參數(shù)為日志數(shù)據(jù)中的可變的文本； 所述日志數(shù)據(jù)集為在第一預(yù)先設(shè)定的時(shí)間段內(nèi)所采集的日志數(shù)據(jù)的集合； 在所述S3之前還包括： 獲取第一訓(xùn)練日志數(shù)據(jù)集；其中該第一訓(xùn)練日志數(shù)據(jù)集中包括至少一條訓(xùn)練日志數(shù)據(jù)；所述訓(xùn)練日志數(shù)據(jù)為正常的日志數(shù)據(jù)； 獲取第一訓(xùn)練日志數(shù)據(jù)集中相同的多個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的訓(xùn)練日志數(shù)據(jù)的日志模板，并對(duì)時(shí)間窗口內(nèi)的訓(xùn)練日志數(shù)據(jù)進(jìn)行日志模板類型歸并處理，并生成每一時(shí)間窗口的每一類型的日志模板的第一特征和第二特征； 所述每一類型的日志模板的第一特征包括該類型的日志模板的訓(xùn)練日志數(shù)據(jù)在所屬時(shí)間窗口中出現(xiàn)的頻次； 所述第二特征為任意兩個(gè)類型的日志模板的訓(xùn)練日志數(shù)據(jù)在所屬時(shí)間窗口中以相鄰順序出現(xiàn)的頻率； 采用具有每一類型的日志模板的第一特征和第二特征的時(shí)間窗口訓(xùn)練孤立森林模型，獲取訓(xùn)練后的孤立森林模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京航空航天大學(xué)杭州創(chuàng)新研究院，其通訊地址為：310051 浙江省杭州市濱江區(qū)長河街道創(chuàng)慧街18號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。