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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司信息通信分公司;江西科晨洪兴信息技术有限公司申请的专利一种微服务场景下全链路智能故障模拟及评估防御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：CN121462430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610008968.1，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权一种微服务场景下全链路智能故障模拟及评估防御方法是由孙博文;谢永明;金紫嫣;黄欣;曹远龙;胡齐晋;李潇;李思源;于仕设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微服务场景下全链路智能故障模拟及评估防御方法在说明书摘要公布了：本发明涉及微服务运维技术领域，公开了一种微服务场景下全链路智能故障模拟及评估防御方法。该方法包括基于服务注册中心与实时通信流量构造动态依赖图谱；依据图谱对历史故障进行匹配回溯，生成图谱感知的故障注入点清单与传播路径集合；在隔离环境中，驱动可编程代理进行多维度故障注入，同步采集全量系统响应信号；将信号与基线进行多维度偏差计算，形成包含偏差强度与传播速率的观测记录；基于该记录训练具备时序依赖理解能力的图神经网络模型，用于对线上实时链路进行故障模式识别与演化预测，并输出风险评估报告。该方法提升了故障模拟的真实性与风险预测的主动性。

本发明授权一种微服务场景下全链路智能故障模拟及评估防御方法在权利要求书中公布了：1.微服务场景下全链路智能故障模拟及评估防御方法，其特征在于，包括以下过程： 基于服务注册中心与服务间通信流量，构造包含层级结构与调用频次的实时依赖图谱； 依据所述实时依赖图谱，对历史故障事件进行图谱匹配与回溯解析，生成图谱感知的故障注入点清单与影响传播路径集合； 在非生产隔离环境中，根据所述图谱感知的故障注入点清单与影响传播路径集合，驱动可编程代理对微服务实例进行多维度故障注入，同步采集注入过程中的全量系统响应信号； 将所述全量系统响应信号与预设的基线信号进行多维度偏差计算，形成包含信号偏差强度与传播速率的故障模拟观测记录； 基于故障模拟观测记录，训练一个具备时序依赖理解能力的图神经网络模型，利用训练完成的图神经网络模型对线上实时链路数据进行故障模式识别与演化预测，输出故障风险评估报告； 所述利用训练完成的图神经网络模型对线上实时链路数据进行故障模式识别与演化预测，输出故障风险评估报告，包括： 从线上生产环境实时采集微服务调用链的追踪数据与节点性能指标，将其转换为与模型输入格式一致的实时时序特征向量，并映射到所述实时依赖图谱的对应节点与边上； 将带有实时时序特征向量的图谱输入所述训练完成的图神经网络模型，模型输出图中所有节点与边在未来数个时间片段的状态预测值，所述状态预测值包括异常概率与性能指标预估； 将模型输出的状态预测值与当前实测值进行对比，识别出异常概率超过阈值或性能指标偏差过大的节点与边，标记为潜在故障点； 结合所述实时依赖图谱，对潜在故障点进行关联性分析，勾勒出故障传播子图，并根据模型预测的状态变化序列，预估故障的演化趋势与最终影响范围，整合形成包含潜在故障点、传播路径、预估影响与风险等级的故障风险评估报告。

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