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题名基于负载模式识别的Web应用在线异常检测方法
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作者
王焘
魏峻
张文博
钟华
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机构
中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心
计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所)
中国科学院研究生院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2705-2719,共15页
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基金
国家自然科学基金(61173004)
国家重点基础研究发展计划(973)(2009CB320704)
"核高基"国家科技重大专项(2011ZX03002-002-01)
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文摘
负载模式的动态变化会影响系统度量,使得异常难以准确检测.针对此问题,提出一种基于负载模式识别、在线检测Web应用异常的方法.该方法基于在线增量式聚类算法,运行时识别动态变化的负载模式,根据特定负载模式对应的度量空间,利用局部异常因数检测异常状态,并量化异常程度,并通过学生t测试方法计算度量异常值,以定位异常原因.实验结果表明,所提方法能够准确识别负载模式变化,有效检测出Web应用典型错误所引起的异常状态,并定位异常原因.
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关键词
WEB应用
异常检测
动态负载
增量式聚类
局部异常因数
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Keywords
Web application
anomaly detection
dynamic workload
incremental clustering
LOF(local outlier factor)
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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