[发明专利]基于图神经网络与PU学习的分布式系统调用链异常检测方法在审
| 申请号： | 202211270758.8 | 申请日： | 2022-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN115858277A | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 彭鑫;张可;张晨曦 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06F11/30 | 分类号： | G06F11/30;G06F11/34;G06F40/289;G06F16/901;G06N3/04;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于软件工程与云计算技术领域，具体为一种基于图神经网络与PU学习的分布式系统调用链异常检测方法。本发明基于分布式系统运行时产生的调用链数据，根据调用链上属性与父子关系构建调用链因果图，并利用图神经网络学习微服务系统产生的调用链因果图的正常、异常模式，在线使用时实时构建新产生的调用链因果关系图，并识别异常的调用链；具体包括：调用链跨度向量化、调用链因果图构建、图神经网络训练以及在线异常检测；本发明可以帮助运维人员和开发人员以很低的数据标注成本快速而准确地发现系统异常，并产生对应告警信息，加快分布式系统故障定位以及线上问题解决的速度，降低人工成本，提升系统可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 pu 学习 分布式 系统 调用 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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