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龙图腾网获悉天翼安全科技有限公司申请的专利一种网络日志数据的异常检测方法及装置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：CN119561754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411731768.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种网络日志数据的异常检测方法及装置是由张鑫;周涛;童则余;甄聪;方文静设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网络日志数据的异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及日志处理技术领域，公开了一种网络日志数据的异常检测方法及装置。其中，方法包括：获取第一网络日志数据；根据第一网络日志数据的字符串特征和第一聚类模型的已有类的字符串特征，确定第一网络日志数据属于第一聚类模型的已有类或者属于第一类；根据第一网络日志数据的唯一字符特征和第二聚类模型的已有类的唯一字符特征，确定第一网络日志数据属于第二聚类模型的已有类或者属于第二类；若第一网络日志数据属于第一类和或第一网络日志数据属于第二类，则确定第一网络日志数据为异常数据。如此，基于第一网络日志数据的字符串特征和唯一字符特征，对第一网络日志数据进行异常检测，可以灵活处理动态变化的日志数据，提高检测精度。

本发明授权一种网络日志数据的异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种网络日志数据的异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一网络日志数据； 根据所述第一网络日志数据的字符串特征和第一聚类模型的已有类的代表性的日志数据的字符串特征的相似性，在所述第一聚类模型的已有类中筛选出相似性大于第一阈值的第一聚类簇； 基于长度过滤和短词过滤对所述第一聚类簇进行筛选，得到第二聚类簇；其中，所述长度过滤包括选择所述第一聚类簇中的类，选择的类的代表性的日志数据与所述第一网络日志数据的长度差异在预设的第一范围内；所述短词过滤包括选择所述第一聚类簇中的类，选择的类的代表性的日志数据与所述第一网络日志数据的之间匹配的字符数量大于第二阈值； 在所述第二聚类簇中选择与所述第一网络日志数据的距离最小的类，作为所述第一网络日志数据所属的类，若所述第二聚类簇为空，则确定所述第一网络日志数据为第一类，所述第一类为所述第一聚类模型创建的新的类； 根据所述第一网络日志数据的唯一字符特征和第二聚类模型的已有类的代表性的日志数据的唯一字符特征的相似性，在所述第二聚类模型的已有类中筛选出相似性大于第二阈值的第三聚类簇； 在所述第三聚类簇中选择与所述第一网络日志数据的距离最小的类，作为所述第一网络日志数据所属的类，若所述第二聚类簇为空，则确定所述第一网络日志数据为第二类，所述第二类为所述第二聚类模型创建的新的类，所述第一网络日志数据的唯一字符为所述第一网络日志数据不存在重复的字符； 若所述第一网络日志数据属于所述第一类和或所述第一网络日志数据属于所述第二类，则确定所述第一网络日志数据为异常数据。

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