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龙图腾网获悉内蒙古大学申请的专利一种基于概念漂移的边缘服务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：CN119989231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510150250.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于概念漂移的边缘服务异常检测方法是由王燕;李屹山;吴琼;姚露;姚虹泽设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于概念漂移的边缘服务异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于概念漂移的边缘服务异常检测方法，包括：S1、计算数据流的可靠性评分，得到数据流序列；S2、对数据流序列通过基于随机配对的水库采样方法进行采样，采样结果存入样本库；S3、计算样本库中历史数据与滑动窗口中当前数据的分布变化指标；S4、根据分布变化指标进行概念漂移异常检测。有效利用滑动窗口，并改进了传统的水库采样算法，引入差异度，实现了在存储成本的约束下，从历史数据中提取出具有代表性的历史样本库特征，引入随机配对的概念实现从历史数据中提取出具有均匀性的历史样本库特征，通过计算服务环境中当前可靠性数据流与历史可靠性数据流间概率分布转换所需的最小成本，实现更精准的概念漂移异常检测。

本发明授权一种基于概念漂移的边缘服务异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于概念漂移的边缘服务异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、计算数据流的可靠性评分，得到数据流序列； S2、对数据流序列通过基于随机配对的水库采样方法进行采样，采样结果存入样本库； S3、计算样本库中历史数据与滑动窗口中当前数据的分布变化指标； S4、根据分布变化指标进行概念漂移异常检测； 所述S2包括以下分步骤： S21、初始化删除计数器、禁止计数器和总排除计数器； S22、通过滑动窗口依次序对数据流序列中的元素进行采样，并计算采样的元素与第一序列的差异度； S23、判断计算的差异度是否大于禁止阈值，若是，则允许元素进入到样本库中，进入S24；若否，则禁止元素进入样本库，进入S26； S24、判断总排除计数器是否为0，若是，则执行普通水库采样方法，进入S27；若否，则进入S25； S25、通过随机配对思想生成随机小数，根据删除计数器和禁止计数器的值计算新数据加入样本库的概率，判断概率是否大于随机小数；若是，则将元素加入样本库，将删除计数器的值减1；若否，则禁止元素进入样本库，将禁止计数器的值减1； 进入S27； S26、禁止采样的元素进入样本库，将禁止计数器的值加1，遍历样本库计算采样的元素与样本库中每个元素的欧氏距离，若样本库中存在欧氏距离小于删除阈值的元素，则将欧氏距离小于删除阈值的元素从本库中删除，并将删除计数器的值加1，进入S27； S27、判断是否数据流序列中所有元素采样完成，若是，则得到最终的样本库，若否，则返回S21对数据流序列中的下一元素进行采样； 所述S3中，分布变化指标DCM的表达式具体为： 式中，Dhistory为样本库中的历史数据，Dcurrent为滑动窗口中当前数据，Pcurrent为当前数据的概率分布，Phistory为历史数据的概率分布，γ为所有可能的联合分布集合，ΠPhistory,Pcurrent为所有满足Phistory和Pcurrent边缘分布条件的联合分布γ的集合，x,y表示从联合分布γ中抽取的样本对，其中x来自历史数据的概率分布，y来自当前数据的概率分布，||x-y||表示样本对x,y之间的距离，为两个分布之间的差异度量，表示在所有可能的联合分布下，样本对之间距离的加权总和。

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内蒙古大学，其通讯地址为：010021 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235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”。

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