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龙图腾网获悉浙江大学;上海观测未来信息技术有限公司申请的专利一种日志异常检测方法、系统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：CN117272142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202311248706.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种日志异常检测方法、系统及电子设备是由夏雨;范莹莹;徐季秋;程学林设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种日志异常检测方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种日志异常检测方法、系统及电子设备，涉及日志检测技术领域。本发明对预处理后的日志数据进行结构化处理和模式识别，能够准确地识别和提取日志中的关键信息。本发明在日志解析过程中采用基于固定深度树的日志解析算法，能够忽视掉日志中的变量数据，最大程度地将具有相似前缀令牌的日志进行聚类，同时，能够将少部分不满足预设要求的日志也分类到正确的日志组中，提高了日志解析的准确性和鲁棒性。并且，通过构建日志事件的三元组，对原始日志数据进行随机的三元组替换，完成负采样，从而增强了异常检测模型的鲁棒性和泛化能力，能够更好地模拟真实场景中的日志数据分布，提高日志异常检测的性能和可靠性。

本发明授权一种日志异常检测方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种日志异常检测方法，其特征在于，包括： 获取原始日志数据，并对所述原始日志数据进行预处理得到日志数据；所述原始日志数据包括：时间戳、日志等级和日志内容； 采用基于固定深度树的日志解析算法对所述日志数据进行解析，得到日志事件模板； 所述固定深度树的日志解析算法包括：设置参数变量、文本预处理、按照日志长度搜索、按照常量令牌搜索和相似度计算；其中，相似度计算：日志从第一个单词遍历到最后一个单词或是达到了预设的最大树深度时，遍历结束；日志到达最后的日志事件模板层，通过计算日志与现有模板的相似度确定最终的日志事件模板，如果相似度大于阈值则视为该日志也具有此日志模板，如果小于等于阈值，则对比日志与前后一定范围长度的全部日志组的minhash的笛卡尔距离，判断笛卡尔距离是否达到阈值，如果达到阈值则加入对应的日志组；如果两种相似度判断都失败，则创建新的日志组，此时需要对现有的日志进行完整的占位符替换，最后将创建的新的日志类别加入前缀搜索树中； 根据所述日志事件模板构建三元组字典，并基于所述三元组字典对日志数据中的日志进行负采样，得到日志序列，包括：遍历日志数据中的所有日志，对其中出现的日志事件的三元组进行计数得到三元组出现频率；基于所述三元组出现频率，对日志中的日志事件的三元组进行替换，完成负采样； 基于预训练语言模型，将所述日志序列转化为日志序列嵌入向量； 构建基于卷积神经网络和门控循环单元的异常检测分类器，对所述日志序列嵌入向量进行异常检测。

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浙江大学;上海观测未来信息技术有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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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