一种金融业交易全链路日志的异常检测方法
公开
摘要
本发明提供一种金融业交易全链路日志的异常检测方法，采用上述技术方案解决了对交易链路的错误返回码的统计只能手工设置阈值的问题。本发明通过机器学习方式对交易链路各种交易序列的特点进行建模，学习全天不同时段内交易的分布概率，可以识别出新增序列异常，序列分布突增、突降异常，序列中断异常。可以在第一时间检测出交易的潜在故障并告警。同时解决了传统的日志异常检测方式会丢失大量链路的已有序列知识问题，可以更好的识别出交易链路的序列类异常，该类异常在多个金融机构的实际生产环境中多次发生过，造成很严重的故障，追查和定位困难。
基本信息
专利标题 ：
一种金融业交易全链路日志的异常检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114615018A
申请号 ：
CN202210138369.3
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-02-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杨好颖朱品燕
申请人 ：
北京云集智造科技有限公司
申请人地址 ：
北京市朝阳区来广营西路5号院5号楼5层506室
代理机构 ：
北京博识智信专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
邓凌云
优先权 ：
CN202210138369.3
主分类号 ：
H04L9/40
IPC分类号 ：
H04L9/40 G06N20/00 G06Q40/06
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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