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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心申请的专利一种多源异构告警日志异常检测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119728227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411867656.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种多源异构告警日志异常检测方法、装置、电子设备及存储介质是由苏鹏程;黄浩;杨晨威;汤怿;古振威;潘垚鑫;李亚南;马腾腾;邓晓智;杨云帆;吴勤勤;卢栋希;赵亮亮;王云设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源异构告警日志异常检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多源异构告警日志异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测时段的多源异构告警日志及相邻日志之间的时间间隔数据；对日志进行解析，生成日志模板；将日志模板输入语义模型，生成日志语义特征向量；对时间间隔数据进行线性变换，生成日志时间特征向量；将日志模板中的每个单词转换为数值向量，生成日志索引特征向量；将日志语义特征向量、时间特征向量及索引特征向量拼接，生成日志融合特征向量；将日志融合特征向量输入异常检测模型，随机遮蔽若干特征并预测其结果；若遮蔽特征的预测结果与实际不一致的比例超过预设阈值，则判定日志中存在异常告警。通过实施本发明能够提升日志异常检测的准确性。

本发明授权一种多源异构告警日志异常检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多源异构告警日志异常检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测时段的多源异构告警日志以及所述多源异构告警日志相邻日志之间的时间间隔数据； 对所述多源异构告警日志进行解析，生成日志模板； 将所述日志模板输入语义模型中，以使所述语义模型根据所述日志模板，生成日志语义特征向量；将所述时间间隔数据进行线性变换，生成日志时间特征向量；根据日志模板中的单词，构建字典树；其中，字典树的节点代表单词中的一个字符，路径表示单词的字符序列； 通过词嵌入技术，将字典树的每一单词转换为数值向量，生成对应的数值向量结果； 将所述数值向量结果存储在字典树的相应节点中； 根据日志模板中的单词顺序，从字典树中查找每个单词对应的数值向量，并按照日志模板中单词的顺序进行排列，生成日志索引特征向量； 将所述日志语义特征向量、日志时间特征向量以及日志索引特征向量进行拼接，生成日志融合特征向量； 将日志融合特征向量输入异常检测模型中，以使所述异常检测模型随机将所述日志融合特征向量中的若干特征进行遮蔽，并生成被遮蔽特征的预测结果；若被遮蔽特征的预测结果与实际不一致的比例超过预设的阈值，判定待检测时段的多源异构告警日志中存在异常告警； 所述异常检测模型的训练包括： 获取日志融合特征向量数据集，按照预设的数量将所述日志融合特征向量数据集中的日志融合特征训练向量随机划分为若干批次的第二训练样本集； 将各批次的第二训练样本集依次输入至异常检测模型中，对异常检测模型进行训练，直至达到预设训练次数；其中，异常检测模型在每接收一批次的第二训练样本集时，随机将所述第二训练样本集中各日志融合特征训练向量的若干特征进行遮蔽，并生成各日志融合特征训练向量被遮蔽特征的预测结果；根据所述预测结果以及对应的被遮蔽特征，通过第二损失函数计算第二损失函数值；利用优化器根据所述第二损失函数值对异常检测模型进行更新。

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广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路757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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