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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利一种容器的异常检测方法及电子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：CN121681181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511554521.6，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种容器的异常检测方法及电子设备是由张彬;周美青设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种容器的异常检测方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种容器的异常检测方法及电子设备，涉及计算机技术领域。第一检测模型基于容器运行时性能指标对应的静态聚合特征分析，不依赖统一的固定模型参数，结合每个容器自身的资源特征动态生成对应的异常程度，能适应不同规格的容器，实现精准的初步筛查。在筛选出的候选异常容器中，利用第二检测模型对时间序列特征分析，引入时序依赖关系建模容器在运行周期内的行为变化趋势，识别静态特征难以察觉的慢速攻击或资源窃取等持续性异常行为。这种静态聚合特征筛选和动态时序验证的分层检测策略，解决了相关技术中的模型适应性差和时序检测能力不足的技术问题，达到了提高容器异常检测的自适应性与检测深度的技术效果。

本发明授权一种容器的异常检测方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种容器的异常检测方法，其特征在于，包括： 采集多个所述容器运行时的性能指标； 针对每一所述容器，根据所述性能指标计算对应的静态聚合特征，采用第一检测模型计算对应的第一异常程度；所述第一检测模型配置为执行非时序的静态聚合特征分析，以筛选出行为偏离的候选异常容器；所述第一检测模型为孤立森林模型； 若所述第一异常程度大于第一阈值，判定所述第一异常程度大于所述第一阈值的容器为候选异常容器，并基于所述性能指标在时间维度上的时间序列特征，采用第二检测模型计算所述候选异常容器的第二异常程度；所述第二检测模型配置为执行有时序依赖的行为模式分析，以筛选出异常容器；所述第二检测模型为长短期记忆网络模型； 若所述第二异常程度大于第二阈值，触发对所述异常容器的异常响应策略； 所述孤立森林模型包括多个子树，各所述子树的威胁摘要的确定方式为：根据对应子树的异常度和活跃度确定所述子树的威胁摘要；所述异常度用于度量子树所隔离样本的平均偏离常态的程度，所述活跃度用于度量子树在单位时间内所处理事件的相对频繁程度； 其中，根据对应子树的异常度和活跃度确定所述子树的威胁摘要，包括：根据确定所述子树的威胁摘要；threat_level为所述威胁摘要，abnormality为所述异常度，activity为所述活跃度。

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