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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于Prompt Tuning和迁移性的日志异常检测方法及系统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：CN120523627B 。

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：202510554609.1，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种基于Prompt Tuning和迁移性的日志异常检测方法及系统是由刘承启;刘继鹏;邹伟平;邓庚盛设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Prompt Tuning和迁移性的日志异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于网络安全技术领域，公开了一种基于PromptTuning和迁移性日志异常检测方法及系统，该方法首先采用基于少样本PromptTuning的日志解析技术，利用预训练语言模型和虚拟标签标记，将日志解析转化为令牌分类任务，仅需少量标注样本即可高效准确地识别日志模板和参数。其次，构建一个两阶段的迁移学习异常检测框架：在源域数据上预训练一个包含Log‑Attention模块的编码器；然后在目标域上，冻结预训练参数，插入轻量级串行适配器模块，并仅对适配器参数进行调优，最后通过最小化二元交叉熵损失实现端到端的异常检测优化。本发明通过PromptTuning提升了解析效率和准确性，通过预训练结合适配器调优及Log‑Attention机制，显著增强了异常检测模型在跨领域场景下的泛化能力和适应性。

本发明授权一种基于Prompt Tuning和迁移性的日志异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于PromptTuning和迁移性的日志异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 进行日志解析，得到日志模板序列；以及 基于所述日志模板序列进行迁移性日志异常检测； 其中，所述进行日志解析的步骤包括： S11：采用少样本PromptTuning策略，利用预训练语言模型，将输入的原始日志消息中的令牌分类预测为预设的虚拟标签标记或令牌的原始标记，其中，参数位置的令牌被预测为所述虚拟标签标记，关键词位置的令牌被预测为所述原始标记； S12：构建目标序列，将参数位置的令牌替换为虚拟标签标记并保留关键词位置的原始令牌，通过最大化目标序列概率训练语言模型； S13：基于令牌分类预测结果，将日志消息分词并预测各令牌标签，若为虚拟标签标记则归入参数列表，否则保留为模板内容，最终合并连续参数生成日志模板和参数列表； 其中，所述进行迁移性日志异常检测的步骤包括： S21：在源域日志数据集上，对第一编码器进行预训练，所述第一编码器包含用于在自注意力计算中引入基于日志参数信息的偏置项的Log-Attention模块，得到预训练参数； S22：在目标域日志数据集上，冻结所述预训练参数，在所述第一编码器的预设位置串行插入轻量级适配器模块，构成第二编码器； S23：使用目标域的日志模板序列作为输入，通过所述第二编码器进行处理，其中冻结的预训练参数保持固定不变，仅通过反向传播算法对轻量级适配器模块的参数进行梯度更新； S24：适配器模块与冻结的预训练参数的协同作用，将目标域的新日志序列输入所述第二编码器进行特征编码，最终输出对应的异常概率预测结果。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区学府大道999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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