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龙图腾网恭喜江苏方哲检测技术有限公司申请的专利面向微服务架构的分布式接口缺陷检测方法及系统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：CN119248632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411776455.2，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权面向微服务架构的分布式接口缺陷检测方法及系统是由王健;张小辉;丁文滔;梁化洲设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向微服务架构的分布式接口缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供面向微服务架构的分布式接口缺陷检测方法及系统，涉及微服务技术领域，包括通过部署分布式追踪探针采集接口调用数据，构建服务调用拓扑图；将特征序列矩阵输入长短时记忆神经网络提取时序依赖特征，结合图注意力网络计算节点间注意力权重系数并融合节点特征生成状态向量；基于故障传播预测模型计算服务节点的故障态势向量，构建故障传播路径图并进行故障源定位和预警；通过动态校准预警阈值和持续优化预测模型，实现对微服务节点的动态调度。该方法提高了故障预测准确率，有效降低了故障传播风险，增强了系统可靠性。

本发明授权面向微服务架构的分布式接口缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向微服务架构的分布式接口缺陷检测方法，其特征在于，包括：部署分布式追踪探针采集微服务接口调用数据，所述接口调用数据包含调用时间戳、请求标识符、源服务标识、目标服务标识、调用状态码、响应时间；基于所述接口调用数据构建服务调用拓扑图，所述服务调用拓扑图的节点表示微服务实例，边表示服务间调用关系；基于所述服务调用拓扑图提取调用链路特征，所述调用链路特征包含链路长度、调用深度、并发连接数、错误率分布、平均响应时间；通过滑动时间窗口计算所述调用链路特征的时序变化特征，得到特征序列矩阵；通过分布式追踪系统采集微服务接口调用数据，所述微服务接口调用数据包含调用时间戳、目标服务标识、调用状态码、响应时间；基于所述微服务接口调用数据构建服务调用拓扑图，所述服务调用拓扑图的节点表示微服务实例，所述服务调用拓扑图的边表示服务间调用关系，所述边的权重信息包含调用频率信息、响应时间信息；采用邻接矩阵存储所述服务调用拓扑图中服务间的直接调用关系，基于所述邻接矩阵计算服务间k步可达性矩阵，所述k步可达性矩阵用于表征服务间的间接调用关系；基于所述k步可达性矩阵采用Floyd-Warshall算法计算任意服务对之间的最短调用路径长度，采用深度优先搜索算法遍历所述服务调用拓扑图的服务节点得到最大调用层级，统计所述服务节点的入度和出度之和得到并发连接数，基于所述边的权重信息计算单位时间内的调用失败比例得到错误率分布，基于所述边的权重信息中的时间戳信息计算服务调用的平均响应时间；所述最短调用路径长度、所述最大调用层级、所述并发连接数、所述错误率分布、所述平均响应时间构成拓扑特征；设定滑动时间窗口，基于所述滑动时间窗口对所述拓扑特征进行时序分析，计算相邻时间窗口间的特征变化量得到差分特征，计算所述滑动时间窗口内特征的均值、方差、偏度、峰度得到统计特征，通过快速傅里叶变换提取特征序列的频率分量得到周期特征，计算不同特征间的皮尔逊相关系数和互信息得到相关特征；将所述差分特征、所述统计特征、所述周期特征、所述相关特征构建特征序列矩阵；采用指数加权移动平均计算特征均值和方差，对所述特征序列矩阵进行在线标准化处理，得到标准化特征序列矩阵；将所述特征序列矩阵输入长短时记忆神经网络，提取时序依赖特征；将所述时序依赖特征与所述服务调用拓扑图输入图注意力网络，计算节点间的注意力权重系数；基于所述注意力权重系数融合节点特征，生成服务节点的状态向量；将所述状态向量输入故障传播预测模型，所述故障传播预测模型输出故障发生概率和传播方向；采用交叉熵损失函数训练所述故障传播预测模型，通过反向传播算法更新模型参数；基于所述故障传播预测模型计算服务节点的故障态势向量，所述故障态势向量包含故障发生概率、传播风险系数、节点重要度；根据所述故障态势向量构建故障传播路径图，标记高风险传播路径；当检测到故障发生时，基于所述高风险传播路径定位故障源节点，预测故障波及范围；采用所述故障传播预测模型的输出概率校准故障预警阈值；根据实际故障传播情况持续优化所述故障传播预测模型，提高预测准确率；基于所述故障态势向量对微服务节点进行动态调度，降低故障传播风险。

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