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龍圖騰網(wǎng)恭喜甲骨文國際公司申請的專利使用深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上下文感知特征嵌入和序列日志數(shù)據(jù)的異常檢測獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113190843B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-07-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202110516260.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/55；該發(fā)明授權(quán)使用深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上下文感知特征嵌入和序列日志數(shù)據(jù)的異常檢測是由H·哈吉米爾薩德;G-T·周;A·布朗斯沃德;N·阿格爾沃;P·錢德拉謝卡;K·R·尼亞設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2019-07-23向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本使用深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上下文感知特征嵌入和序列日志數(shù)據(jù)的異常檢測在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及使用深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上下文感知特征嵌入和序列日志數(shù)據(jù)的異常檢測。本文提供了用于基于序列預(yù)測將網(wǎng)絡(luò)流量或操作日志的特征進(jìn)行上下文嵌入以進(jìn)行異常檢測的技術(shù)。在實(shí)施例中，計(jì)算機(jī)具有檢測異常網(wǎng)絡(luò)流的預(yù)測性遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN。在實(shí)施例中，RNN將表示日志消息的稀疏特征向量按上下文轉(zhuǎn)碼為密集特征向量，該密集特征向量可以是預(yù)測性的或被用于生成預(yù)測性向量。在實(shí)施例中，圖嵌入改善日志蹤跡的特征嵌入。在實(shí)施例中，計(jì)算機(jī)從相關(guān)日志消息中檢測獨(dú)立的蹤跡并對其進(jìn)行特征編碼。這些技術(shù)可以通過對網(wǎng)絡(luò)分組流、日志消息和或日志蹤跡的上下文感知特征嵌入進(jìn)行異常分析來檢測惡意活動(dòng)。

本發(fā)明授權(quán)使用深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上下文感知特征嵌入和序列日志數(shù)據(jù)的異常檢測在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于序列異常檢測的方法，包括： 對于由應(yīng)用生成作為控制臺(tái)輸出的相關(guān)控制臺(tái)日志消息的序列中的每個(gè)控制臺(tái)日志消息： 從控制臺(tái)日志消息中解析一個(gè)或多個(gè)特征中的每個(gè)特征，以生成表示所述一個(gè)或多個(gè)特征的稀疏特征向量； 基于稀疏特征向量，激活編碼器遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的相應(yīng)步驟；以及 由編碼器RNN生成相應(yīng)的嵌入式特征向量，該嵌入式特征向量基于：所述一個(gè)或多個(gè)特征以及在相關(guān)控制臺(tái)日志消息的序列中更早出現(xiàn)的一個(gè)或多個(gè)控制臺(tái)日志消息； 處理由編碼器RNN生成的一個(gè)或多個(gè)嵌入式特征向量，以確定可能在相關(guān)控制臺(tái)日志消息的序列中出現(xiàn)的預(yù)測的下一個(gè)相關(guān)控制臺(tái)日志消息； 基于所述預(yù)測的下一個(gè)相關(guān)控制臺(tái)日志消息并且在不對所述一個(gè)或多個(gè)嵌入式特征向量進(jìn)行解碼的情況下，計(jì)算異常分?jǐn)?shù)； 其中，所述方法還包括： 從第二日志消息中提取所述一個(gè)或多個(gè)特征中的每個(gè)特征，以生成與所述稀疏特征向量相同的第二稀疏特征向量； 由編碼器RNN生成第二嵌入式特征向量，該第二嵌入式特征向量基于：所述一個(gè)或多個(gè)特征以及在相關(guān)控制臺(tái)日志消息的序列中更早出現(xiàn)的第二一個(gè)或多個(gè)日志消息； 其中： 所述一個(gè)或多個(gè)嵌入式特征向量包括第二嵌入式特征向量和所述相應(yīng)的嵌入式特征向量； 第二嵌入式特征向量不同于所述相應(yīng)的嵌入式特征向量； 其中該方法由一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)執(zhí)行。

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