【摘 要】
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云环境中服务运行数据是服务运行状态的反映,如果服务运行数据出现异常将会影响相关软件的运行和用户的使用。传统的软件异常检测方法通常忽略软件运行数据各维度属性提供的
【机 构】
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云南省计算机技术应用重点实验室,昆明理工大学信息工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61462949,61063006,60703116),云南省应用基础研究计划重点项目基金(2017FA033)
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云环境中服务运行数据是服务运行状态的反映,如果服务运行数据出现异常将会影响相关软件的运行和用户的使用。传统的软件异常检测方法通常忽略软件运行数据各维度属性提供的信息量及软件运行时的上下文环境,从而影响异常检测的准确率。因此,提出一种加权LOF结合上下文判断的云环境中服务运行数据异常检测方法,首先使用信息熵法给服务运行数据的各维度属性赋权,使用改进的加权LOF算法对服务运行数据进行初次异常判断;然后综合考虑服务运行时的上下文信息,对服务运行数据进行二次异常判断后得到相应结果。实验表明,此方法能够有效检测出云
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