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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利系统异常检测方法、装置、计算机程序产品及电子设备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：CN114358106B 。

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：202111152912.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权系统异常检测方法、装置、计算机程序产品及电子设备是由陈毅臻;麦金凯;戴云峰设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本系统异常检测方法、装置、计算机程序产品及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种系统异常检测方法、装置、计算机程序产品及电子设备，相关实施例可应用于云技术、云安全、人工智能、智慧交通等各种场景。其中，该方法包括：按照预设频率采集目标系统的多个运行指标的运行数据；按照预设时间窗口提取每个运行指标的所述运行数据，得到多个运行指标对应的多个指标时间序列；将多个运行指标对应的多个指标时间序列输入系统异常检测模型，以进行多目标决策树异常检测处理，得到以多个目标决策树输出的多个异常检测结果；对多个异常检测结果进行加权次数统计处理，以确定并输出目标系统的目标异常检测结果。本发明解决了异常检测的效率较低的技术问题。

本发明授权系统异常检测方法、装置、计算机程序产品及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种系统的异常检测方法，其特征在于，包括： 按照预设频率采集目标系统的多个运行指标的运行数据，其中，所述运行指标包括所述目标系统运行时的硬件指标和软件指标，所述运行数据是所述目标系统运行时各个指标的数据； 按照预设时间窗口提取每个运行指标的所述运行数据，得到所述多个运行指标对应的多个指标时间序列，其中，每个运行指标对应一个指标时间序列，每个指标时间序列中包括对应运行指标运行时的一组运行数据； 在多个目标决策树为N个目标决策树、且所述多个运行指标为N个运行指标时，在获取到所述目标系统出现多种异常类型中的每种异常类型的异常时的异常指标时间序列之后，将获取到的所述异常指标时间序列以及对应的异常类型形成所述N个运行指标的N个异常训练样本集合，其中，N为大于或等于1的自然数，每个异常训练样本集合包括所述N个运行指标中对应的运行指标的异常训练样本； 使用所述N个运行指标的N个异常训练样本集合，分别对N个待训练决策树进行训练，得到所述N个目标决策树，其中，每个运行指标的异常训练样本集合用于对所述N个待训练决策树中与所述每个运行指标对应的待训练决策树进行训练； 将所述多个运行指标对应的多个指标时间序列输入系统异常检测模型，以进行多目标决策树异常检测处理，得到以所述多个目标决策树输出的多个异常检测结果； 对所述多个异常检测结果进行加权次数统计处理，以确定并输出所述目标系统的目标异常检测结果，其中，所述目标异常检测结果包括所述目标系统发生异常时的目标异常类型。

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