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- [发明专利]一种基于组件感知的日志异常检测方法-CN202010795863.8有效
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鄢萌;尹昆;徐玲;付春雷;张小洪;徐洲;雷晏
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重庆大学
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2020-08-10
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2023-08-11
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G06F11/30
- 本发明涉及基于组件感知的日志异常检测方法，该方法将目标软件的日志消息转换为日志模板序列和组件序列，然后进行模型训练，将两个LSTM模型组合使用，两个LSTM模型训练使用相同的损失函数，采用梯度下降优化算法更行参数值，训练完成得到由日志检测模型和组件检测模型构成的组合模型；将t‑h到t‑1时刻的所有日志数据的参考日志模板序列和参考组件序列输入组合模型得到可能日志模板集和可能组件模板集；当t时刻日志消息mt的待测日志模板序列在可能日志模板集中，且t时刻日志消息mt的待测组件序列在可能组件模板集Cg中，则认为日志消息mt为正常日志，否则产生系统告。试验结果表明，本发明方法的召回率和F值更高，表现更好。
- 一种基于组件感知日志异常检测方法
- [发明专利]一种基于上下文感知的缺陷定位方法-CN202110152656.5有效
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雷晏;张卓;刘春燕;谢欢;鄢萌;徐玲;徐洲
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重庆大学
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2021-02-04
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2023-07-07
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G06F11/36
- 本发明涉及一种基于上下文感知的缺陷定位方法，该方法利用程序切片技术构建一个缺陷上下文，该上下文可表示为一个用程序依赖图表示的有向图，图中节点为和失败有直接或间接关联关系的语句，边为这些语句之间的关联关系。基于该图，CAN将图中的每一个节点均采用one‑hot编码嵌入节点表示向量，并且利用GNN来获取语句之间的依赖关系，CAN在这些节点表示向量的基础上通过利用测试用例进行训练，从而可以获得更精确的节点表示向量。最后，通过将有缺陷的目标程序的缺陷上下文语句中的每一条语句均只被一个测试用例覆盖且一个测试用例也只覆盖一条缺陷上下文语句的方法，构建一个虚拟测试用例集。将这个测试用例集输入训练好的GNN中得到每个语句的可疑值。本方法以分析缺陷上下文并将其纳入可疑性评估以改善缺陷定位，经过试验分析可知本发明方法可以显着提高缺陷定位的有效性。
- 一种基于上下文感知缺陷定位方法
- [发明专利]一种基于多源数据空间的区块链数据分析方法-CN202210965863.7在审
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鲍凌峰;陈嘉弛;鄢萌;温莉;夏鑫;杨小虎;胡予星
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重庆大学
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2022-08-12
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2022-11-15
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G06Q40/04
- 本发明涉及一种基于多源数据空间的区块链数据分析方法，包括如下步骤：获取公开通证的历史每日价值数据Valuei，通证的社交媒体数据SMDi和通证的账户信息；所有Valuei组成价值库DBp，定义价值库DBp为价值数据空间SValue；根据SMDi构建社交媒体数据空间Ssmd，根据whalei和abnormali构建账户数据空间Suser；将社交媒体数据空间Ssmd中的所有数据分为k组，并分别计算k组数据对通证价值的影响程度；根据账户数据空间Suser计算鲸鱼账户whalei对通证价值的影响程度；计算abnormali与异常区块链行为之间的关连；根据价值数据空间SValue，使用泡沫评估模型得出泡沫出现时间和持续的时间，泡沫出现即表示存在市场操纵。通过本方法可以准确判断是否存在市场操纵，为投资者提供投资信息预警。
- 一种基于数据空间区块分析方法
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