【摘 要】
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根据虚拟机的运行特点,文章提出一种基于上下文聚类的虚拟机异常检测策略。该策略采用一种新的聚类初始中心点选取策略将具有相似上下文运行环境的虚拟机实例进行聚集,对影响
【基金项目】
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国家自然科学基金[61602073];重庆市基础与前沿科技项目[cstc2017jcyjA0818]
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根据虚拟机的运行特点,文章提出一种基于上下文聚类的虚拟机异常检测策略。该策略采用一种新的聚类初始中心点选取策略将具有相似上下文运行环境的虚拟机实例进行聚集,对影响空间的局部异常因子算法进行增量式改进,针对每一个上下文类簇构建了上下文异常检测模型。对实时采集的虚拟机实例按照其包含的上下文信息将其匹配到相应上下文异常检测模型中,相应的上下文异常检测模型能够对新采集的虚拟机实例进行增量式异常检测。多个数值实验证明文章提出的异常检测模型和识别算法是有效且高效的。
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