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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院申请的专利一种自动化日志异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114237950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111413437.4，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种自动化日志异常检测方法是由齐永兴;于洋;吴铤设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动化日志异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自动化日志异常检测方法，所述方法包括：S1、获取日志数据集；所述日志数据集包括至少一条日志数据；S2、针对所述日志数据集中的每一条日志数据分别进行解析获取与该日志数据所对应的日志模板和日志参数；S3、基于所述日志数据集中的每一条日志数据的日志模板和或日志参数，进行异常检测，获取检测结果。本发明的自动化日志异常检测方法，由于根据日志数据所对应的日志模板和或日志参数进行异常检测，同时，异常检测可以是不同的方式，相对于现有技术而言，其可以提高识别日志异常的准确度。

本发明授权一种自动化日志异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种自动化日志异常检测方法，其特征在于，包括： S1、获取日志数据集； 所述日志数据集包括至少一条日志数据； S2、针对所述日志数据集中的每一条日志数据分别进行解析获取与该日志数据所对应的日志模板和日志参数； S3、基于所述日志数据集中的每一条日志数据的日志模板和或日志参数，进行异常检测，获取检测结果； 所述S2具体包括： 采用预先设定的drain算法对所述日志数据集中的每一条日志数据分别进行解析获取与该日志数据所对应的日志模板和日志参数； 所述日志模板为日志数据中的不可变的文本； 所述日志参数为日志数据中的可变的文本； 所述日志数据集为在第一预先设定的时间段内所采集的日志数据的集合； 在所述S3之前还包括： 获取第一训练日志数据集；其中该第一训练日志数据集中包括至少一条训练日志数据；所述训练日志数据为正常的日志数据； 获取第一训练日志数据集中相同的多个时间窗口内的训练日志数据的日志模板，并对时间窗口内的训练日志数据进行日志模板类型归并处理，并生成每一时间窗口的每一类型的日志模板的第一特征和第二特征； 所述每一类型的日志模板的第一特征包括该类型的日志模板的训练日志数据在所属时间窗口中出现的频次； 所述第二特征为任意两个类型的日志模板的训练日志数据在所属时间窗口中以相邻顺序出现的频率； 采用具有每一类型的日志模板的第一特征和第二特征的时间窗口训练孤立森林模型，获取训练后的孤立森林模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学杭州创新研究院，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区长河街道创慧街18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。