云环境下异常波动状态协作检测方法研究

发布时间：2024-02-24 14:54

　　传统异常检测技术受到冗余数据影响,检测准确率较低,存在一定片面性,由此,本文提出云环境下异常波动状态协作检测方法。分析云计算大规模、虚拟化、高可靠性等特征,据此建立具有部署简单、方便维护、延时较小等优势的云平台集中式监控结构;其次,将准确率、灵敏度与误报率确定为异常波动状态检测指标,利用小数定标方法对数据进行标准化处理,统一数据属性,提取融合后数据的异常特征参数,为数据融合奠定基础;在信息熵分析与非参数CUSUM算法协作基础上判断异常状态,确定异常波动状态,完成检测。仿真结果表明,所提方法检测准确度高,虚警率低,在理论创新的同时具有较强实用价值。

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【部分图文】：

图1异常检测流程图

所提方法中,当信息熵分析模块检测出可疑异常状态后,启动异常确认程序进行进一步确认,从而完成异常波动状态检测。4仿真数据分析与研究

图2不同方法检测准确率对比图

检测准确率对比实验获取的结果如图2所示。由图2可知,在进行异常情况准确率检验时,本文方法对异常特征参数检测准确率高于对比方法,因为本文确定异常波动状态检测相关指标,根据指标要求,采用小数定标方法对数据做标准化处理,数据融合程度较高,数据间的拟合效果得到保证,参数特征提取鲁棒性较强....

图3不同方法误报率对比图

文献[1]、文献[2]和文献[3]方法误报率检测结果如图3所示。由图3可知,本文方法随着实验次数的增加误报率没有明显上升,最高误报率为20%,该方法将非参数CUSUM算法和利用信息熵分析方法相结合,判断异常波动情况效率较高,展现算法的优越性。

本文编号：3909172