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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利系統(tǒng)異常檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品及電子設(shè)備獲國家發(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：CN114358106B 。

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?zhí)?專利號(hào)為：202111152912.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)系統(tǒng)異常檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品及電子設(shè)備是由陳毅臻;麥金凱;戴云峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-29向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本系統(tǒng)異常檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種系統(tǒng)異常檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品及電子設(shè)備，相關(guān)實(shí)施例可應(yīng)用于云技術(shù)、云安全、人工智能、智慧交通等各種場景。其中，該方法包括：按照預(yù)設(shè)頻率采集目標(biāo)系統(tǒng)的多個(gè)運(yùn)行指標(biāo)的運(yùn)行數(shù)據(jù)；按照預(yù)設(shè)時(shí)間窗口提取每個(gè)運(yùn)行指標(biāo)的所述運(yùn)行數(shù)據(jù)，得到多個(gè)運(yùn)行指標(biāo)對(duì)應(yīng)的多個(gè)指標(biāo)時(shí)間序列；將多個(gè)運(yùn)行指標(biāo)對(duì)應(yīng)的多個(gè)指標(biāo)時(shí)間序列輸入系統(tǒng)異常檢測模型，以進(jìn)行多目標(biāo)決策樹異常檢測處理，得到以多個(gè)目標(biāo)決策樹輸出的多個(gè)異常檢測結(jié)果；對(duì)多個(gè)異常檢測結(jié)果進(jìn)行加權(quán)次數(shù)統(tǒng)計(jì)處理，以確定并輸出目標(biāo)系統(tǒng)的目標(biāo)異常檢測結(jié)果。本發(fā)明解決了異常檢測的效率較低的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)系統(tǒng)異常檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種系統(tǒng)的異常檢測方法，其特征在于，包括： 按照預(yù)設(shè)頻率采集目標(biāo)系統(tǒng)的多個(gè)運(yùn)行指標(biāo)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，其中，所述運(yùn)行指標(biāo)包括所述目標(biāo)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的硬件指標(biāo)和軟件指標(biāo)，所述運(yùn)行數(shù)據(jù)是所述目標(biāo)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)各個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)； 按照預(yù)設(shè)時(shí)間窗口提取每個(gè)運(yùn)行指標(biāo)的所述運(yùn)行數(shù)據(jù)，得到所述多個(gè)運(yùn)行指標(biāo)對(duì)應(yīng)的多個(gè)指標(biāo)時(shí)間序列，其中，每個(gè)運(yùn)行指標(biāo)對(duì)應(yīng)一個(gè)指標(biāo)時(shí)間序列，每個(gè)指標(biāo)時(shí)間序列中包括對(duì)應(yīng)運(yùn)行指標(biāo)運(yùn)行時(shí)的一組運(yùn)行數(shù)據(jù)； 在多個(gè)目標(biāo)決策樹為N個(gè)目標(biāo)決策樹、且所述多個(gè)運(yùn)行指標(biāo)為N個(gè)運(yùn)行指標(biāo)時(shí)，在獲取到所述目標(biāo)系統(tǒng)出現(xiàn)多種異常類型中的每種異常類型的異常時(shí)的異常指標(biāo)時(shí)間序列之后，將獲取到的所述異常指標(biāo)時(shí)間序列以及對(duì)應(yīng)的異常類型形成所述N個(gè)運(yùn)行指標(biāo)的N個(gè)異常訓(xùn)練樣本集合，其中，N為大于或等于1的自然數(shù)，每個(gè)異常訓(xùn)練樣本集合包括所述N個(gè)運(yùn)行指標(biāo)中對(duì)應(yīng)的運(yùn)行指標(biāo)的異常訓(xùn)練樣本； 使用所述N個(gè)運(yùn)行指標(biāo)的N個(gè)異常訓(xùn)練樣本集合，分別對(duì)N個(gè)待訓(xùn)練決策樹進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述N個(gè)目標(biāo)決策樹，其中，每個(gè)運(yùn)行指標(biāo)的異常訓(xùn)練樣本集合用于對(duì)所述N個(gè)待訓(xùn)練決策樹中與所述每個(gè)運(yùn)行指標(biāo)對(duì)應(yīng)的待訓(xùn)練決策樹進(jìn)行訓(xùn)練； 將所述多個(gè)運(yùn)行指標(biāo)對(duì)應(yīng)的多個(gè)指標(biāo)時(shí)間序列輸入系統(tǒng)異常檢測模型，以進(jìn)行多目標(biāo)決策樹異常檢測處理，得到以所述多個(gè)目標(biāo)決策樹輸出的多個(gè)異常檢測結(jié)果； 對(duì)所述多個(gè)異常檢測結(jié)果進(jìn)行加權(quán)次數(shù)統(tǒng)計(jì)處理，以確定并輸出所述目標(biāo)系統(tǒng)的目標(biāo)異常檢測結(jié)果，其中，所述目標(biāo)異常檢測結(jié)果包括所述目標(biāo)系統(tǒng)發(fā)生異常時(shí)的目標(biāo)異常類型。

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