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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于多维特征和GCN-ATTN的日志异常检测方法及系统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：CN119892469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510060238.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于多维特征和GCN-ATTN的日志异常检测方法及系统是由张璐;孙知信;孙哲设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维特征和GCN-ATTN的日志异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维特征和GCN‑ATTN的日志异常检测方法及系统，涉及网络安全技术领域，包括：获取日志模板词表，对日志模板词表基于字典树进行日志解析，得到日志模板语句，所述日志模板语句基于词表进行初始化模板语义编码，得到初始化模板语义编码结果；将初始化模板语义编码结果输入至预先构建的多维特征提取层内，基于GCN网络提取得到组件交互特征和日志变量特征，基于嵌入表示层构建的编码器提取模板语义特征；将组件交互特征、日志变量特征和模板语义特征输入至预先建立的多维特征融合的异常检测模型GCN‑ATTN内，输出得到日志异常检测结果。

本发明授权一种基于多维特征和GCN-ATTN的日志异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征和GCN-ATTN的日志异常检测方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 获取日志模板词表，对日志模板词表基于字典树进行日志解析，得到日志模板语句，所述日志模板语句基于词表进行初始化模板语义编码，得到初始化模板语义编码结果； 将原始日志模板语句序列和初始化模板语义编码结果输入至预先构建的多维特征提取层内，基于GCN网络从原始日志模板语句序列提取得到组件交互特征和日志变量特征，基于嵌入表示层构建的编码器从初始化模板语义编码结果中提取模板语义特征； 所述组件交互特征的提取如下： 组件交互特征包括交互邻接矩阵AC和行为特征矩阵XC，AC中的元素表示组件交互强度，计算方式如公式2所示： 其中，为组件c1和c2的交互计数；XC为行为特征矩阵，基于正则表达式识别日志的告警类型和操作类型，统计包含固定时间窗内组件在不同告警类型：INFO,WARN,ERROR，以及不同操作类型下出现的次数，构建所有节点在固定时间窗内组件的行为特征矩阵，与AC作为GCN的输入，输出的每个组件节点特征与日志条目中出现的第一个组件进行匹配拼接； 所述日志变量特征的提取过程： 日志变量特征涉及日志模板解析，包含日志条目邻接矩阵AL和变量特征矩阵Xv，若当前时间窗内的日志条目模板都不一致，邻接矩阵AL中的元素只记录在当前窗口下出现的日志条目相邻关系，相邻则记为1，不相邻则记为0，若存在相同的模板，将具有相同模板的日志条目之间元素值置为1，并进行BFS遍历，获取每个日志条目到其他条目的路径Plog，则非相邻关系的日志条目的边权值按照公式3进行计算： 其中，指在l1到其他条目的路径中的位置；Xv为记录数值型变量特征； 将组件交互特征、日志变量特征和模板语义特征输入至预先建立的多维特征融合的异常检测模型GCN-ATTN内，输出得到日志异常检测结果。

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