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龙图腾网获悉华为云计算技术有限公司申请的专利基于自注意力的深度学习的分布式轨迹异常检测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：CN116349211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202080105186.0，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权基于自注意力的深度学习的分布式轨迹异常检测是由乔治·卡多索;贾斯敏·博加蒂诺夫斯基;萨索·内德尔科斯基设计研发完成，并于2020-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自注意力的深度学习的分布式轨迹异常检测在说明书摘要公布了：公开了用于通过分布式跟踪数据和基于自注意力的深度学习检测分布式系统中异常的设备、方法和计算机程序。从监控分布式系统中函数的执行的监控实体接收分布式轨迹。分析所述分布式轨迹以进行异常检测。将异常检测的结果提供给控制实体以进行评估。所述异常检测是通过应用基于自注意力的深度学习过程以判断所述分布式轨迹是否涉及异常来进行的。由于基于自注意力的深度学习仅使用来自系统监控的轨迹的信息，因此通过它能够进行无监督的异常检测。由于基于自注意力的深度学习具有对整个轨迹的记忆，因此通过它还能够进行端到端的轨迹分析。

本发明授权基于自注意力的深度学习的分布式轨迹异常检测在权利要求书中公布了：1.一种用于评估源自分布式系统110的分布式轨迹的设备210，其特征在于，用于： 从监控所述分布式系统110中函数的执行的监控实体220接收监控数据，所述监控数据包括所述分布式轨迹，所述分布式轨迹包括用于正在执行的函数的跨度记录序列； 预处理所述分布式轨迹，所述预处理包括在所述分布式轨迹的开始处添加起始跨度和在所述分布式轨迹的结束处添加停止跨度以指示所述分布式轨迹的长度，用屏蔽跨度替换所述分布式轨迹中随机选择的跨度，将所述分布式轨迹编码为跨度特定的多组序列并基于所述跨度的函数描述对所述分布式轨迹的所述跨度进行分组以及用一个或多个填充跨度将所述分布式轨迹填充至预定义的最大跨度数，每组序列包括跨度的时间戳、所述跨度所属轨迹的标识以及所述跨度的函数描述； 分析所述接收到的监控数据以检测所述分布式轨迹中的一个或多个异常，所述一个或多个异常涉及与所述正在执行的函数的异常执行相关联的模式； 向控制实体230提供检测所述一个或多个异常的一个或多个结果以进行评估，其中 所述检测所述一个或多个异常是通过应用基于堆叠多个自注意力的深度学习过程来生成模型以判断所述分布式轨迹是否涉及异常来进行的，每个自注意力机制使用不同的数据随机投影馈送，所述模型利用所有其他跨度作为上下文指示最可能出现在轨迹内屏蔽位置上的跨度，所述其他跨度为非屏蔽跨度。

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