本文選題：網(wǎng)絡服務系統(tǒng) + 行為異常�。� 參考：《計算機學報》2017年02期

【摘要】：大規(guī)模網(wǎng)絡服務系統(tǒng)環(huán)境中,短時的大規(guī)模用戶合法行為聚集會造成系統(tǒng)行為異常,使得系統(tǒng)可用性受到極大的損害.現(xiàn)有的系統(tǒng)異常檢測方法大多適用于用戶非法行為造成的系統(tǒng)異常.文中針對用戶合法行為短時聚集引起的系統(tǒng)異常問題,提出一種大規(guī)模網(wǎng)絡服務系統(tǒng)行為異常敏捷感知的方法.該方法包括系統(tǒng)異常敏捷感知模型和重復行為檢測的Petri模型.基于"放大因子"的系統(tǒng)異常敏捷感知模型給出了系統(tǒng)異常的可預知性和異常系統(tǒng)行為的可定位性.即如果系統(tǒng)會在未來的某一時刻t2發(fā)生異常,那么t1時刻預期系統(tǒng)負載值要大于系統(tǒng)所能承受的最大負載值(t2t1).而且,該模型通過行為阻滯度可確定引起系統(tǒng)異常的系統(tǒng)行為.在敏捷感知模型的基礎上,針對應用系統(tǒng)的異常檢測,提出了基于帶優(yōu)先關(guān)系的顏色雙變遷Petri網(wǎng)的重復行為檢測模型及其系統(tǒng)異常敏捷感知算法.根據(jù)單位時間內(nèi)用戶行為數(shù)較小變化、緩慢增長和激增三種情況進行模擬實驗,實驗結(jié)果表明該方法可以有效地在系統(tǒng)異常發(fā)生之前提前感知,并能定位引起系統(tǒng)異常的系統(tǒng)行為.
[Abstract]:In a large scale network service system environment, the aggregation of the legal behavior of a large scale user in a short period of time will lead to the abnormal system behavior and greatly impair the availability of the system. Most of the existing system anomaly detection methods are applicable to the system anomalies caused by the illegal behavior of users. In this paper, aiming at the problem of system anomaly caused by the short time aggregation of user's legal behavior, a method of behavioral agility awareness of large-scale network service system is proposed. The method includes system anomaly Agile aware model and Petri model for repeated behavior detection. Based on the "magnification factor", the system anomaly agility awareness model is proposed, which gives the predictability of the system exception and the localizability of the abnormal system behavior. That is, if the system will have an anomaly at a certain time in the future, then the expected load value of the system at T1 time will be greater than the maximum load value that the system can bear. Furthermore, the model can determine the system behavior that causes the system to be abnormal by the degree of behavior retardation. On the basis of Agile perception model, an anomaly detection model based on color bitransition Petri net with precedence relationship and an anomaly Agile sensing algorithm for application system are proposed. According to the small change of user behavior, slow growth and rapid increase in the number of user behaviors per unit time, the experimental results show that the proposed method can effectively perceive the system before the anomaly occurs. And can locate the system behavior that causes the system anomaly.
【作者單位】： 東華大學計算機科學與技術(shù)學院;安徽師范大學數(shù)學計算機科學學院;同濟大學嵌入式系統(tǒng)與服務計算教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61472004) 上海市“科技創(chuàng)新行動計劃”高新技術(shù)領域項目(16511100903) 同濟大學嵌入式系統(tǒng)與服務計算教育部重點實驗室(2015)資助~~
【分類號】：TP301.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2046003