上海燧原科技有限公司屈鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉上海燧原科技有限公司申请的专利异常算子的检测方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN115098357B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202210555691.6，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权异常算子的检测方法、装置、计算机设备及存储介质是由屈鑫;许士芳设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本异常算子的检测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了异常算子的检测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取目标学习模型，目标学习模型使用待测软件栈中多个目标算子构成；对目标学习模型进行多轮训练，并根据训练过程中各目标算子的算子描述参数，生成与各目标算子分别对应的算子统计特征集；根据各目标算子的算子统计特征集，将各目标算子聚类到网络簇集合的多个网络簇中；根据网络簇集合中各网络簇的簇中心点之间距离差异，在网络簇集合中识别异常网络簇，并将聚类到异常网络簇的目标算子识别为异常算子。通过本发明实施例的技术方案，能够降低异常算子的检测过程中对人工经验的依赖，提升软件栈中异常算子的检测效率及准确率。
本发明授权异常算子的检测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种异常算子的检测方法，其特征在于，包括： 获取目标学习模型，目标学习模型使用待测软件栈中多个目标算子构成； 对目标学习模型进行多轮训练，并获取每轮训练完成时各目标算子的算子描述参数；其中，算子描述参数指在目标学习模型训练过程中对各目标算子进行描述的原始样本数据； 对各目标算子的多组算子描述参数进行统计分析，生成与各目标算子分别对应的多个算子统计特征，算子统计特征为设定统计维度下的统计值； 根据与各目标算子分别对应的多个算子统计特征，生成与各目标算子分别对应的算子统计特征集； 根据各目标算子的算子统计特征集，将各目标算子聚类到网络簇集合的多个网络簇中； 根据网络簇集合中各网络簇的簇中心点之间距离差异，在网络簇集合中识别异常网络簇，并将聚类到异常网络簇的目标算子识别为异常算子；其中，异常网络簇指网络簇的簇中心点到其他网络簇的簇中心点的距离不满足设定条件的网络簇。
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