基于危险理论的分布式服务异常检测模型

发布时间：2017-07-28 14:29

  本文关键词：基于危险理论的分布式服务异常检测模型

  更多相关文章： 危险理论 云模型 数值微分 服务起源日志 人工免疫

【摘要】：在分布式环境下,对于大量服务的海量行为数据导致服务异常检测效率低以及服务的动态组合导致服务的不确定性这两个问题,基于危险理论提出了一种分布式服务的异常检测模型。首先,借鉴人工免疫识别异常的生物学过程,利用微分来描述海量服务行为数据的变化,通过构造特征三元组的方法检测异常源;然后,借鉴云模型的思想,通过构造服务的状态云,计算服务间隶属度的方法解决服务的不确定性问题,从而计算出危险区域;最后,通过模拟学生登录选课服务进行了实验。实验结果表明,该模型不仅动态地实现了对服务的异常检测,而且准确地描述了服务之间的依赖关系,提高了异常检测的效率。实验结果证明了该模型的可行性与正确性。
【作者单位】： 武汉科技大学计算机与科学技术学院;
【关键词】： 危险理论 云模型 数值微分 服务起源日志 人工免疫
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61273225) 湖北省教育厅人文社科重点基金资助项目(2012D111)
【分类号】：TP393.09;TP309
【正文快照】： 0引言随着移动互联网、O2O(Online To Offline)的兴起,越来越多的移动应用、互联网应用聚集了海量的用户,为了响应大量用户的请求,以腾讯、Twitter为代表的互联网公司采用分布式服务提高服务能力、提升并发处理性能。以Twitter为例,Twitter部署了约2 000个分布式服务,这些服务

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本文编号：584531