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龙图腾网获悉太仓市律点信息技术有限公司申请的专利结合多维异常检测的跨系统故障诊断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：CN120892238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511406156.4，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权结合多维异常检测的跨系统故障诊断方法及系统是由李代艳设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合多维异常检测的跨系统故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种结合多维异常检测的跨系统故障诊断方法及系统，首先获取跨系统调用产生的包含片段化调用数据、外围业务交易数据及日志数据的原始数据集合，进行断点补充处理生成完整数据集合，然后对完整数据集合进行横向异常诊断，利用决策树算法定位故障传播路径及异常对象，接着对异常对象进行纵向异常检测，基于多维异常检测算法分析运行日志、错误堆栈及基础设施指标，生成异常原因分析结果，最后根据分析结果确定故障根源、故障对象及影响范围，输出跨系统故障诊断报告，从而综合利用多源数据，实现了跨系统故障的精准定位和深入分析，提高了故障诊断效率和准确性，保障系统稳定运行。

本发明授权结合多维异常检测的跨系统故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合多维异常检测的跨系统故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取跨系统调用过程中产生的原始数据集合，所述原始数据集合包含链路探针采集的片段化调用数据、外围业务交易数据及日志数据； 对所述原始数据集合进行断点补充处理，基于应用类型识别所述片段化调用数据中的断点位置，融合所述外围业务交易数据、日志数据及系统关联信息生成完整数据集合； 对所述完整数据集合进行横向异常诊断处理，通过决策树算法定位故障传播路径及异常对象； 对所述异常对象进行纵向异常检测处理，基于多维异常检测算法分析所述异常对象的运行日志、错误堆栈及基础设施指标，生成异常原因分析结果； 根据所述异常原因分析结果确定故障根源、故障对象及影响范围，输出跨系统故障诊断报告； 所述对所述完整数据集合进行横向异常诊断处理，通过决策树算法定位故障传播路径及异常对象，包括： 从所述完整数据集合中提取调用路径特征集合，所述调用路径特征集合包含调用节点数量、节点间调用顺序、单节点处理时长及节点响应状态标识； 将所述调用路径特征集合输入决策树算法的特征筛选模块，根据信息增益率选择关键特征作为分裂属性，所述关键特征包含单节点处理时长异常标识及节点响应状态异常标识； 基于所述分裂属性构建决策树分类模型，所述决策树分类模型的内部节点表示特征分裂条件，叶节点表示故障传播路径类型； 通过所述决策树分类模型遍历所述完整数据集合中的调用路径，识别满足分裂条件的异常节点作为候选异常对象； 对所述候选异常对象进行路径回溯处理，分析异常节点在调用路径中的位置及与其它节点的依赖关系，确定异常节点触发的后续节点异常传播范围，生成包含异常起始节点、传播方向及受影响节点集合的故障传播路径； 从所述故障传播路径中提取响应状态为错误的节点及处理时长超过基准阈值的节点，作为最终定位的异常对象； 所述对所述异常对象进行纵向异常检测处理，基于多维异常检测算法分析所述异常对象的运行日志、错误堆栈及基础设施指标，生成异常原因分析结果，包括： 从所述完整数据集合中提取所述异常对象的运行日志数据，所述运行日志数据包含时间戳、操作类型、输入参数及输出结果； 对所述运行日志数据进行词法分析处理，提取关键操作动词、数据对象名词及状态描述形容词作为日志特征单元； 对所述异常对象的错误堆栈数据进行句法分析处理，识别堆栈调用层级、异常类名称及异常触发代码行号，生成堆栈结构特征； 将所述日志特征单元与所述堆栈结构特征输入语义理解模型，分析日志内容与堆栈信息的语义关联关系，提取表示异常触发条件的语义特征集合； 从基础设施监控系统中获取所述异常对象所在设备的基础设施指标数据，所述基础设施指标数据包含计算资源占用数据、网络传输数据及存储访问数据； 对所述基础设施指标数据进行多维异常检测处理，通过滑动窗口统计指标数据的均值、方差及变化率，识别指标数据的突变时间点及突变幅度； 分析所述语义特征集合中的异常触发条件与所述指标数据的突变时间点的时间相关性，确定异常原因与基础设施指标变化的关联关系，生成包含异常触发条件描述、关联基础设施指标类型及关联强度的异常原因分析结果。

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