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轻量级主机数据采集与实时异常事件检测方法研究
  • ISSN号:0253-987X
  • 期刊名称:《西安交通大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP309[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:武汉数字工程研究所系统科研部, 武汉数字工程研究所系统软件部, 西安交通大学电子与信息工程学院
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61502438,61672026);陕西省自然科学基金资助项目(2016JM6040);国防预研基金资助项目(B0820132036)
中文摘要:

针对特征值匹配方法不能检测未知异常的缺点以及常驻采集代理占用大量系统资源的问题,提出一种主机数据采集和异常检测方法。采用智能化的移动代理实现主机数据采集,大幅度降低系统中数据采集代理的数量;结合实时异常检测的需求,采用主成分分析方法对所收集的主机信息进行维度约减,并采用聚类方法对降维后的数据进行聚类分析,挖掘其中的异常点;为消除随机异常点对检测结果的影响,采用基于连续时间窗口的主机异常检测方法实现主机异常的准确检测。实验结果表明:与传统方法相比,数据规模相当的情况下,所提方法的时间复杂度减少了50%以上,检测准确率达到了95%以上,适用于主机异常的实时检测。

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期刊信息
  • 《西安交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人共和国教育部
  • 主办单位:西安交通大学
  • 主编:陶文铨
  • 地址:西安市咸宁西路28号
  • 邮编:710049
  • 邮箱:xuebao@mail.xjtu.edu.cn
  • 电话:029-82668337 82667978
  • 国际标准刊号:ISSN:0253-987X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1069/T
  • 邮发代号:52-53
  • 获奖情况:
  • 美国《工程索引》(EI光盘版)定期收录的中文期刊,《中文核心期刊目录总览》综合类核心期刊,科技部《科技论文统计与分析》统计源,《中国科学引文数据库》刊源,获全国高校优秀科技期刊一等奖,“百种中国杰出学术期刊”称号,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:27275