[发明专利]异常程序分类方法及装置

权利要求书

1.一种异常程序分类方法，其特征在于，包括：

获取当前程序错误日志，根据所述当前程序错误日志中的错误程序特征生成当前程序错误向量；

将所述当前程序错误向量输入基于历史程序错误向量创建的程序异常分类模型中，得到异常日志向量；

根据所述异常日志向量输出异常程序的类型。

2.根据权利要求1所述的异常程序分类方法，其特征在于，基于历史程序错误向量创建程序异常分类模型包括：

执行如下迭代处理：

根据历史程序错误向量和分类模型参数确定预测异常日志向量；

根据所述预测异常日志向量与对应的实际异常日志向量确定损失函数；

当所述损失函数小于或等于预设损失函数阈值时，根据所述分类模型参数创建所述程序异常分类模型，否则根据所述损失函数更新所述分类模型参数，继续执行所述迭代处理。

3.根据权利要求2所述的异常程序分类方法，其特征在于，还包括：

获取历史程序错误日志，根据历史程序错误日志中各单词的词频和逆向文件频率确定单词特征；

根据所述单词特征和预设符号特征生成所述错误程序特征；

根据所述错误程序特征生成历史程序错误向量。

4.根据权利要求3所述的异常程序分类方法，其特征在于，还包括：

根据各单词在历史程序错误日志中的出现次数和历史程序错误日志的总单词数量确定各单词的词频；

根据历史程序错误日志的总数量和各单词对应的历史程序错误日志数量确定各单词的逆向文件频率。

5.一种异常程序分类装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取当前程序错误日志，根据所述当前程序错误日志中的错误程序特征生成当前程序错误向量；

异常日志向量模块，用于将所述当前程序错误向量输入基于历史程序错误向量创建的程序异常分类模型中，得到异常日志向量；

异常程序类型模块，用于根据所述异常日志向量输出异常程序的类型。

6.根据权利要求5所述的异常程序分类装置，其特征在于，还包括：程序异常分类模型创建模块，用于执行如下迭代处理：

根据历史程序错误向量和分类模型参数确定预测异常日志向量；

根据所述预测异常日志向量与对应的实际异常日志向量确定损失函数；

当所述损失函数小于或等于预设损失函数阈值时，根据所述分类模型参数创建所述程序异常分类模型，否则根据所述损失函数更新所述分类模型参数，继续执行所述迭代处理。

7.根据权利要求6所述的异常程序分类装置，其特征在于，还包括：

单词特征模块，用于获取历史程序错误日志，根据历史程序错误日志中各单词的词频和逆向文件频率确定单词特征；

错误程序特征模块，用于根据所述单词特征和预设符号特征生成所述错误程序特征；

历史程序错误向量模块，用于根据所述错误程序特征生成历史程序错误向量。

8.根据权利要求7所述的异常程序分类装置，其特征在于，还包括：

词频确定模块，用于根据各单词在历史程序错误日志中的出现次数和历史程序错误日志的总单词数量确定各单词的词频；

逆向文件频率模块，用于根据历史程序错误日志的总数量和各单词对应的历史程序错误日志数量确定各单词的逆向文件频率。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述的异常程序分类方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的异常程序分类方法的步骤。