公开(公告)号：CN112905671A

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN202110313319.X

申请日：2021-03-24

Applicant: 北京必示科技有限公司 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 张文池 ,  王泓琳 ,  陈哲康 ,  周波 ,  王勇 ,  刘大鹏

IPC: G06F16/2458 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种时间序列异常处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中，时间序列异常处理方法，包括步骤：获取时间序列数据，对所述时间序列数据训练，构建模型；根据所述模型检测实时获得的时间序列数据中是否存在异常数据，若存在，则推荐部分异常数据；判断被推荐的所述部分异常数据是否合理，然后反馈判断结果；根据所述判断结果优化所述模型，然后继续检测实时时间序列数据。根据本发明的时间序列异常处理方法，对数据没有明显的偏向性，能够适配具有特定场景语义的指标，能应对非传统互联网领域的运维需求，具有更高的可扩展性，具有普适性，给出的异常结果能够给出具体的异常原因。

公开(公告)号：CN113434193A

公开(公告)日：2021-09-24

申请号：CN202110986349.7

申请日：2021-08-26

Applicant: 北京必示科技有限公司

Inventor： 曹立 ,  王泓琳 ,  张文池 ,  隋楷心 ,  刘大鹏

IPC: G06F8/72 ,  G06F11/07 ,  G06F40/30

Abstract: 本申请公开了一种根因变更的定位方法和装置，其中方法包括：基于故障事件的发生时间，确定相应的根因变更候选集合；对于所述根因变更候选集合中的每个变更，确定所述变更与所述故障事件之间的预设特征关联度，基于所述特征关联度，确定所述变更的根因分值，其中，所述特征关联度基于所述变更与所述故障事件之间的相应特征距离得到；基于所述根因分值的降序，对所述根因变更候选集合中的变更进行排序，将所述排序结果作为根因变更的推荐顺序并输出。采用本申请，对根因变更候选集合中的变更，按照预设的特征关联度，生成根因分值，并基于根因分值进行排序，可以有效提高根因变更的定位效率。

公开(公告)号：CN115062144B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202210578307.4

申请日：2022-05-26

Applicant: 北京必示科技有限公司

Inventor： 曹立 ,  王泓琳 ,  刘大鹏

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/18 ,  G06F16/903 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N5/022 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开一种基于知识库和集成学习的日志异常检测方法和系统，其中所述方法包括：获取日志；识别所述日志的类型；基于所述知识库，针对不同日志类型对所述日志进行不同预处理；若所述日志为第一类型日志，则采用预置模板和/或预置规则进行解析；若所述日志为第二类型日志，则基于集成学习进行处理；基于日志类型，对预处理后的日志匹配相应的日志异常检测模型；输出检测结果。本发明使得本发明聚焦于日志异常检测算法在实际生产环境中面临的一些显著挑战，提出基于知识库和集成学习的日志异常检测系统，确保了准确性与可解释性；同时，本发明针对每种日志异常类型，设计并实现合适的异常检测算法，在实际日志数据集中取得了不错的效果。

公开(公告)号：CN115062144A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210578307.4

申请日：2022-05-26

Applicant: 北京必示科技有限公司

Inventor： 曹立 ,  王泓琳 ,  刘大鹏

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/18 ,  G06F16/903 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/02 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开一种基于知识库和集成学习的日志异常检测方法和系统，其中所述方法包括：获取日志；识别所述日志的类型；基于所述知识库，针对不同日志类型对所述日志进行不同预处理；若所述日志为第一类型日志，则采用预置模板和/或预置规则进行解析；若所述日志为第二类型日志，则基于集成学习进行处理；基于日志类型，对预处理后的日志匹配相应的日志异常检测模型；输出检测结果。本发明使得本发明聚焦于日志异常检测算法在实际生产环境中面临的一些显著挑战，提出基于知识库和集成学习的日志异常检测系统，确保了准确性与可解释性；同时，本发明针对每种日志异常类型，设计并实现合适的异常检测算法，在实际日志数据集中取得了不错的效果。

公开(公告)号：CN113434193B

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202110986349.7

申请日：2021-08-26

Applicant: 北京必示科技有限公司

Inventor： 曹立 ,  王泓琳 ,  张文池 ,  隋楷心 ,  刘大鹏

IPC: G06F8/72 ,  G06F11/07 ,  G06F40/30

Abstract: 本申请公开了一种根因变更的定位方法和装置，其中方法包括：基于故障事件的发生时间，确定相应的根因变更候选集合；对于所述根因变更候选集合中的每个变更，确定所述变更与所述故障事件之间的预设特征关联度，基于所述特征关联度，确定所述变更的根因分值，其中，所述特征关联度基于所述变更与所述故障事件之间的相应特征距离得到；基于所述根因分值的降序，对所述根因变更候选集合中的变更进行排序，将所述排序结果作为根因变更的推荐顺序并输出。采用本申请，对根因变更候选集合中的变更，按照预设的特征关联度，生成根因分值，并基于根因分值进行排序，可以有效提高根因变更的定位效率。