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细粒度的调用链异常检测方法、模型的训练方法及装置【异议或纠错】

档案编号: CQ-097-6658-3891
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06F18/24;G06F18/214;G06F18/15;G06N3/0464类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明提供细粒度的调用链异常检测方法、模型的训练方法及装置,方法包括:确定待处理请求的调用链;提取调用链中,每一个调用单元的结构特征和时间特征;其中,调用单元用于表示调用链中的第一服务调用该调用链中的第二服务的调用过程;时间特征包括:处理时间和等待时间;结构特征用于描述第一服务与第二服务之间的调用顺序;第一服务为调用发起服务,第二服务为被调用的服务;将结构特征和时间特征输入至训练好的VGAE模型中,进行调用链的异常检测。由此,对于调用链的特征进行进一步的细分,将调用链的时间特征分成等待时间和处理时间,使用VGAE模型对调用链数据进行细粒度的检测,可提高调用链异常检测的准确性。
附件下载:  (原始资料备查)

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