大连海事大学张秀国获国家专利权
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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于多模态数据增强的微服务系统异常检测方法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：CN120162181B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510123431.5，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种基于多模态数据增强的微服务系统异常检测方法是由张秀国;王培鹏;曹志英;张德珍设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模态数据增强的微服务系统异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据增强的微服务系统异常检测方法，包括：将调用链建模为有向图，引入KPIs作为有向图的节点特征，构建调用链‑KPIs结构图；采用BERT模型对日志事件进行特征提取，构建日志的语义特征；提取调用链‑KPIs结构图特征和日志序列特征；基于跨模态注意力机制对调用链‑KPIs结构图特征和日志序列特征进行特征交互；对跨模态特征进行融合先验知识的多模态数据增强；基于MLP网络对增强后的多模态特征进行处理，从而输出异常检测结果。本发明充分发挥不同模态数据的优势，利用多模态数据进行微服务系统异常检测，从而提升检测效果。
本发明授权一种基于多模态数据增强的微服务系统异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据增强的微服务系统异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取微服务的调用链、KPIs和日志数据； 将调用链建模为有向图，引入KPIs作为所述有向图的节点特征，从而构建调用链-KPIs结构图；将日志建模为日志事件，采用BERT模型对日志事件进行特征提取，从而构建日志的语义特征； 采用GAT提取调用链-KPIs结构图特征，采用LSTM处理日志的语义特征，从而获取日志序列特征； 基于跨模态注意力机制对调用链-KPIs结构图特征和日志序列特征进行特征交互，从而获取跨模态特征； 对所述跨模态特征进行融合先验知识的多模态数据增强，从而获取增强后的多模态特征； 基于MLP网络对增强后的多模态特征进行处理，从而输出异常检测结果。
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