發(fā)布時間：2020-06-20 14:51

【摘要】： 隨著信息化的不斷發(fā)展,分布計算系統(tǒng)越來越復(fù)雜。系統(tǒng)運行中出現(xiàn)的各種異常,如網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)中的病毒攻擊、交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛阻塞、金融電子交易系統(tǒng)中隱藏的惡意洗錢等,必然會反映到系統(tǒng)信息狀態(tài)的一系列異常變化。系統(tǒng)關(guān)注的信息狀態(tài)變化便是事件。這就是說,系統(tǒng)異常與一系列事件之間存在必然聯(lián)系。另一方面,在一系列事件內(nèi)部,即事件與事件之間也肯定存在著某些邏輯的和時序的關(guān)系。若把涉及某種系統(tǒng)異常的一系列事件按其邏輯的和時序的關(guān)系組合起來,便產(chǎn)生了復(fù)合事件的概念。如何通過復(fù)合事件的識別及時發(fā)現(xiàn)和定位系統(tǒng)異常,是當(dāng)前分布計算領(lǐng)域的熱點研究課題。本文在分析國內(nèi)外相關(guān)最新成果的基礎(chǔ)上,圍繞復(fù)合事件的描述語言、識別算法、實例篩選策略以及系統(tǒng)異常的主動預(yù)警技術(shù)展開深入研究,主要貢獻(xiàn)包括: 1、基于事件代數(shù)設(shè)計了復(fù)合事件的形式化描述語言CREWLan。該語言定義了事件結(jié)構(gòu),包含時序、邏輯運算的操作子,以及由操作子連接的復(fù)合事件遞歸生成法則。事件結(jié)構(gòu)包含事件類型、發(fā)生時間和其它事件屬性,其中事件發(fā)生時間由間隔時間戳表示。操作子基于事件結(jié)構(gòu)和時間模型,規(guī)定了由其作用的事件在遞歸生成復(fù)合事件時具有的時序和邏輯關(guān)系。描述語言能清晰地表示系統(tǒng)異常所引起的一系列事件的結(jié)構(gòu)和相互關(guān)系,具有很強(qiáng)的表達(dá)能力。本文給出了描述語言的BNF范式,并利用元語言工具ANTLR編譯所得的語法解析器,可以為使用CREWLan描述的每個復(fù)合事件自動生成一棵代表該類系統(tǒng)異常的識別樹。識別樹中葉節(jié)點為來自外部環(huán)境的原子事件。多類系統(tǒng)異常對應(yīng)的多棵識別樹則可以構(gòu)成一個森林。 2、提出基于匹配限時策略的復(fù)合事件識別方法,并設(shè)計了相應(yīng)的識別引擎。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下先發(fā)生的原子事件可能比后發(fā)生的原子事件晚到達(dá)系統(tǒng),這就是所謂的亂序傳輸問題。匹配限時策略就是允許先期到達(dá)系統(tǒng)的原子事件等待某個時限后再進(jìn)行時序匹配,可在一定程度上解決亂序傳輸?shù)膯栴}。進(jìn)而,在多個復(fù)合事件識別樹構(gòu)成的森林中,由于多個識別樹中往往存在若干語法相同,或語法不同但語義等價的節(jié)點,這些節(jié)點顯然可以共享同一匹配過程。找到語法相同的共享節(jié)點已有現(xiàn)成算法,本文給出了基于代數(shù)等價性質(zhì)的共享節(jié)點查找算法,從而有效降低了識別森林中的匹配時間。實驗結(jié)果表明,在對多個復(fù)合事件進(jìn)行識別的場景下,本文的識別引擎與其它類似系統(tǒng)相比,延遲要低25%,吞吐率要高40%。 3、設(shè)計了基于最新留用原則的實例篩選策略及其實現(xiàn)算法,有效避免了復(fù)合事件識別過程中產(chǎn)生的實例數(shù)可能存在組合爆炸的問題。該策略按照最新留用原則,在復(fù)合事件識別過程中存在多個匹配實例時,只選擇開始時間最新、結(jié)束時間相同的一個實例作為中間輸出而歸入下一步匹配實例中。代數(shù)性質(zhì)的理論推理證明,該策略具有可遞歸應(yīng)用到子復(fù)合事件的良好代數(shù)性質(zhì),其時空復(fù)雜性僅與識別樹的深度D相關(guān),為O(D2)。實驗結(jié)果驗證了該篩選策略的有效性。 4、在忽略時序的弱復(fù)合事件中,設(shè)計了基于Top-k的系統(tǒng)異常主動預(yù)警方法。出于預(yù)警的需要,把復(fù)合事件僅看作一段時間內(nèi)發(fā)生的無時序關(guān)系的事件集合。該方法將各種系統(tǒng)異常所對應(yīng)的復(fù)合事件的重要性、發(fā)生概率等信息存儲在數(shù)據(jù)庫中并構(gòu)建相應(yīng)的索引,并基于Top-k,對滑動窗口內(nèi)的原子事件連續(xù)計算此時復(fù)合事件的發(fā)生概率與重要性的綜合值,把綜合值最大的k個復(fù)合事件作為結(jié)果輸出,而不必等待與復(fù)合事件相關(guān)的原子事件全部到達(dá)就可進(jìn)行預(yù)警。該方法使用排序的訪問階段進(jìn)行預(yù)處理,減少計算中占主要開銷的隨機(jī)訪問次數(shù)。實驗結(jié)果表明,該方法實現(xiàn)了快速的Top-k連續(xù)預(yù)測,且滑動窗口大小等因素對計算性能影響不明顯。 5、基于上述研究,設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于復(fù)合事件的異常識別與預(yù)警原型系統(tǒng)CREW,并討論了相關(guān)的應(yīng)用問題。
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：TP338.8
【圖文】：

圖 1.1 異常識別系統(tǒng)的事件驅(qū)動體系結(jié)構(gòu)是分布系統(tǒng)異常識別的關(guān)鍵模塊之一，識別時對異常和邏輯關(guān)系[1]進(jìn)行匹配。時序和邏輯關(guān)系主要）、時序并發(fā)（CONCURRENCY）、邏輯同時發(fā)生（CONUNCTION）、不發(fā)生（NEGATION）、迭代發(fā)生（I SELECTION ） 、 聚 合 （ AGGREGATION ） _RESTRICTION）[24]等。型應(yīng)用對幾個典型應(yīng)用場景的簡單介紹，舉例說明通過復(fù)合常的應(yīng)用。電子交易市場的全球化和信息技術(shù)的進(jìn)步，電子化交易成為金交易所及交易商對電子交易的廣泛運用，加快了電子些復(fù)雜的交易策略在國內(nèi)也逐漸得到應(yīng)用，中國將成

國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院博士學(xué)位論文 model)等七個側(cè)面對事件驅(qū)動體系結(jié)構(gòu)的規(guī)模分布環(huán)境下事件驅(qū)動體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計了事件與事件產(chǎn)生者、事件消費者的靜態(tài)生者與事件消費者間通過命名模型、觀察模間、同步三個維度實現(xiàn)了松耦合的聯(lián)系[1]。紅：基于復(fù)合事件的分布系統(tǒng)異常識別與預(yù)警技術(shù)研究及實現(xiàn)

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 朱達(dá);基于事件的服務(wù)協(xié)同及通信服務(wù)提供技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2011年

2 錢劍鋒;分布式語義發(fā)布/訂閱系統(tǒng)的若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2011年

本文編號：2722577