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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所;国家计算机网络与信息安全管理中心申请的专利一种面向高危用户指令的实时异常检测方法及装置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：CN115098348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210638477.7，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种面向高危用户指令的实时异常检测方法及装置是由杨嵘;陈松岳;翟海滨;王勇;武义涵;郑延钦;蒋卓君;刘庆云设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向高危用户指令的实时异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向高危用户指令的实时异常检测方法及装置，所述方法包括：从生产环境采集一用户使用的指令数据，并获取系统错误日志及所述指令数据的自动化测试结果；根据所述指令数据的指令子参数、系统错误日志、自动化测试结果，计算所述指令数据的第一高危分数；基于所述指令数据的词向量，计算所述指令数据的第二高危分数；根据所述第一高危分数与所述第二高危分数，获取所述指令数据的异常检测结果本发明降低流数据处理系统的数据接入难度，提高整个数据处理系统的吞吐量。本发明通过指令数据以及相应的系统错误日志数量、自动化测试结果等多种因素，降低了传统异常指令检测的运维难度，提高了异常指令检测速度和精度。

本发明授权一种面向高危用户指令的实时异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向高危用户指令的实时异常检测方法，适用于运维用户，所述方法的步骤包括： 从生产环境采集一用户使用的指令数据，并获取系统错误日志及所述指令数据的自动化测试结果； 根据所述指令数据的指令子参数、系统错误日志、自动化测试结果，计算所述指令数据的第一高危分数；其中，根据所述指令数据的指令子参数、系统错误日志、自动化测试结果，计算所述指令数据的第一高危分数，包括： 基于所述指令数据的指令名称以及指令子参数搜索高危指令库中的指令评分，以赋予指令名称高危评分； 基于所述系统错误日志数量，赋予系统错误日志高危评分； 基于自动化测试测试结果，赋予自动化测试结果高危评分； 综合所述指令名称高危评分、系统错误日志高危评分、自动化测试模块结果评分，并对归一化的数据进行3-sigma计算，以得到所述指令数据的第一高危分数； 基于所述指令数据的词向量，计算所述指令数据的第二高危分数；其中，基于所述指令数据的词向量，计算所述指令数据的第二高危分数，包括： 分别获取所述用户与其他用户的指令数据训练集； 将其他用户的指令数据插入所述用户的指令数据训练集，以构建指令数据集； 基于wordembedding方法，将所述指令数据集中的每一指令数据分别转换为样本词向量； 将各所述样本词向量输入TCN网络，根据指令输入时间设定时间步长分析相应的指令数据与上一个指令数据的关联程度，并基于所述TCN网的输出与所述样本词向量的真实得分进行对比，将误差反向传播优化TCN网络，以得到异常检测模型，其中，所述TCN网络的结构包括：N层残差神经网络层和M层Pooling层，N、M分为自然数； 将所述词向量输入异常检测模型，得到所述指令数据的第二高危分数； 根据所述第一高危分数与所述第二高危分数，获取所述指令数据的异常检测结果；其中，根据所述第一高危分数与所述第二高危分数，获取所述指令数据的异常检测结果，包括： 若所述第一高危分数相对应的异常检测结果超过3-sigma阈值，则将所述第一高危分数相对应的异常检测结果作为所述指令数据的异常检测结果，并将所述指令数据中的所有指令子参数录入高危异常指令库中； 若所述第一高危分数相对应的异常检测结果表示无危险，则将所述第二高危分数相对应的异常检测结果作为所述指令数据的异常检测结果。

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