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基于LSTM-GRBM的云虚拟机异常检测
被引量:
2
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作者
胡悦
林果园
蔚国莹
《微电子学与计算机》
2021年第4期46-51,共6页
本文提出了一种对云虚拟机进行异常检测的模型LsGrbmAd.该模型首先通过长短期记忆网络(LSTM)捕获云虚拟机性能指标的时序特征,同时利用Dropout以防止数据过拟合;其次利用高斯玻尔兹曼机(GRBM)得出自由能;最后利用得出的自由能与训练阶...
本文提出了一种对云虚拟机进行异常检测的模型LsGrbmAd.该模型首先通过长短期记忆网络(LSTM)捕获云虚拟机性能指标的时序特征,同时利用Dropout以防止数据过拟合;其次利用高斯玻尔兹曼机(GRBM)得出自由能;最后利用得出的自由能与训练阶段得到的参数基准模型进行对比,判断云虚拟机是否出现异常.实验表明该模型能够对云虚拟机进行异常检测,且准确率有较大的提升.
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关键词
异常检测
云虚拟机
长短期记忆网络
高斯玻尔兹曼机
云服务
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题名
基于LSTM-GRBM的云虚拟机异常检测
被引量:
2
1
作者
胡悦
林果园
蔚国莹
机构
中国矿业
大学
计算机科学与
技术
学院
矿山数字化教育部工程研究中心
南京大学新软件技术国家重点实验室
出处
《微电子学与计算机》
2021年第4期46-51,共6页
基金
软件新技术国家重点实验室开放基金项目(KFKT2018B27)。
文摘
本文提出了一种对云虚拟机进行异常检测的模型LsGrbmAd.该模型首先通过长短期记忆网络(LSTM)捕获云虚拟机性能指标的时序特征,同时利用Dropout以防止数据过拟合;其次利用高斯玻尔兹曼机(GRBM)得出自由能;最后利用得出的自由能与训练阶段得到的参数基准模型进行对比,判断云虚拟机是否出现异常.实验表明该模型能够对云虚拟机进行异常检测,且准确率有较大的提升.
关键词
异常检测
云虚拟机
长短期记忆网络
高斯玻尔兹曼机
云服务
Keywords
anomaly detection
virtual machine
long short term memory
Gaussian restricted Boltzmann machine
cloud service
分类号
TP306.3 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
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1
基于LSTM-GRBM的云虚拟机异常检测
胡悦
林果园
蔚国莹
《微电子学与计算机》
2021
2
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