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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于迁移学习的跨域模型训练与日志异常检测方法及设备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：CN115526234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211045165.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于迁移学习的跨域模型训练与日志异常检测方法及设备是由何施茗;陈博文;肖锦攀;李文军;胡朋;胡晋彬设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的跨域模型训练与日志异常检测方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于迁移学习的跨域模型训练方法，包括以下步骤：A1、对源系统日志消息和目标系统日志消息进行滑动窗口划分处理，得到对应的源系统日志序列和目标系统日志序列；A2、对源系统日志序列与目标系统日志序列进行等量划分处理，得到日志序列对；A3、对源系统日志消息和目标系统日志消息进行解析处理和转换处理，得到日志模板向量；A4、根据日志序列对、日志模板向量以及总损失函数，进行模型训练，得到训练好的LSTM模型和超球面模型。本申请涉及的技术方案，通过采用对比学习的方法，成对比较两个特征之间的相似度，有利于量化特征之间的差异，其能够降低模型训练成本，增强日志异常检测的检测效果。

本发明授权基于迁移学习的跨域模型训练与日志异常检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的跨域模型训练方法，其特征在于，应用于日志异常检测，包括以下步骤： A1、对源系统日志消息和目标系统日志消息进行滑动窗口划分处理，得到对应的源系统日志序列和目标系统日志序列； A2、对所述源系统日志序列与所述目标系统日志序列进行等量划分处理，得到日志序列对，所述日志序列对包括第一子序列集和第二子序列集，所述第一子序列集和所述第二子序列集均包括多个日志序列； A3、对所述源系统日志消息和所述目标系统日志消息进行解析处理和转换处理，得到日志模板向量； A4、根据所述日志序列对、所述日志模板向量以及总损失函数，进行模型训练，得到训练好的长短时记忆网络LSTM模型和超球面模型； 其中，所述总损失函数包括：超球面损失函数、对齐损失函数和均匀损失函数，所述对齐损失函数用于对齐或拉近同一对日志序列特征的距离，所述均匀损失函数用于使所述日志序列特征均匀分布在超球面上； 所述等量划分处理的处理过程为：将源系统与目标系统日志进行滑动窗口切分后，得到源系统日志序列与多个目标系统日志序列，将源系统日志序列与多个目标系统日志序列混合随机打乱后，划分成两个等量的子数据集，作为后续模型的输入；源系统和目标系统的日志序列不进行区分，随机混合切分。

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