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DCA在数据库服务器异常检测中的应用
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:微电子学与计算机
  • 时间:2015.10.5
  • 页码:67-71
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学计算机学院,湖北武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金(61170306)
  • 相关项目:计算机免疫学的危险感知方法及其应用研究
中文摘要:

针对现有数据库服务器异常检测方法存在计算量较大,系统资源消耗较大的问题,引入危险理论中的树突状细胞算法(DCA)进行检测.首先对数据库服务器的运行特征进行分析;其次建立数据库服务器异常检测的多维指标体系,并对指标进行归一化处理;最后应用树突状细胞算法对其运行状态进行异常检测.实验结果表明树突状细胞算法在数据库服务器的异常检测中消耗较少的系统资源,并具有较高的准确率和较低的误报率.

英文摘要:

The existing approaches of anomaly diagnose for database servers need a large amount of computation and consume a lot of system resources. This paper incorporated the dendritic cells algorithm(DCA), which was based on danger theory, into database servers' anomaly detection. Firstly, it analyzed runtime characteristics of database servers. Secondly, to evaluate server's characteristics, it built multidimensional metrics which were normalized between 1 and 10. Finally, it performed DCA on data that we collected from database servers. An empirical analysis on the dataset revealed that our approach performed well on improving detection accuracy and reducing false positive rate.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909