發(fā)布時(shí)間：2020-03-28 02:04

【摘要】：隨著近年互聯(lián)網(wǎng)浪潮的迅猛發(fā)展,以互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)更加深入地影響著人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?社會(huì)生活對(duì)現(xiàn)代軟件系統(tǒng)的依賴程度日益加深。維護(hù)現(xiàn)代軟件系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行,有效檢測(cè)和診斷系統(tǒng)異常有著十分顯著的現(xiàn)實(shí)意義。一直以來(lái),日志在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的維護(hù)與問(wèn)題診斷中發(fā)揮著重要的作用。如今軟件系統(tǒng)的規(guī)模、復(fù)雜程度與業(yè)務(wù)量都遠(yuǎn)超以往,且仍在快速增長(zhǎng),軟件系統(tǒng)產(chǎn)生海量的日志,系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)人員可能僅僅熟悉其開(kāi)發(fā)工作所涉及的部分相關(guān)模塊的邏輯,這使得以往通過(guò)人工檢查日志來(lái)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)異常的方式變得不再可行。現(xiàn)代軟件系統(tǒng)需要自動(dòng)的異常檢測(cè)工具。目前針對(duì)系統(tǒng)行為異常的自動(dòng)檢測(cè)方法面臨著一些問(wèn)題,例如檢測(cè)準(zhǔn)確率不高、結(jié)果可解釋性差、不能很好地處理并發(fā)場(chǎng)景等。本文通過(guò)研究和分析軟件系統(tǒng)事件日志的特征,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),提出了一種無(wú)監(jiān)督的軟件行為異常檢測(cè)方法,該方法將事件序列表示成向量,根據(jù)重建的誤差來(lái)區(qū)分異常。本文提出的另一種軟件行為異常檢測(cè)方法基于隨機(jī)過(guò)程模型。該方法依據(jù)日志數(shù)據(jù)對(duì)生成日志的軟件運(yùn)行過(guò)程建模,根據(jù)測(cè)試日志在模型下產(chǎn)生概率的大小來(lái)區(qū)分異常。本文還提出了一種基于過(guò)程挖掘思想的軟件行為異常檢測(cè)方法。該方法結(jié)合過(guò)程挖掘思想,定義了適用于描述軟件系統(tǒng)過(guò)程模型的建模語(yǔ)言,提出了通過(guò)日志數(shù)據(jù)挖掘軟件系統(tǒng)過(guò)程模型的算法,過(guò)程模型被進(jìn)一步用于檢測(cè)軟件系統(tǒng)行為異常。本文對(duì)以上方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明方法對(duì)軟件系統(tǒng)行為異常有較強(qiáng)的檢測(cè)能力,其中基于過(guò)程挖掘思想的異常檢測(cè)算法產(chǎn)生的過(guò)程模型十分直觀,可以對(duì)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員或維護(hù)人員診斷問(wèn)題提供有益的幫助。最后,本文提出了一個(gè)軟件行為異常檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)框架并介紹了實(shí)現(xiàn)。此系統(tǒng)采用插件的形式支持不同的日志解析算法和異常檢測(cè)算法,能夠方便地集成到現(xiàn)有的監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施中。
【圖文】：

第二章 相關(guān)技術(shù)介紹主要是對(duì)本研究所涉及的一些基礎(chǔ)知識(shí)與技術(shù)的介紹，包括人工神經(jīng)型、過(guò)程挖掘等內(nèi)容。本章還介紹了在實(shí)驗(yàn)中使用的數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）是受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟算模型。自提出至今，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，在許多研究視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，取得了令人矚目的成績(jī)。神經(jīng)元（Neuron）是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入的重要概念，許多神經(jīng)元相互。神經(jīng)元的經(jīng)典結(jié)構(gòu)如圖 2 1 所示。

的軟件系統(tǒng)行為異常檢測(cè) 上海交通大學(xué)碩) 式中 是連接的權(quán)重，，可以看做連接上前一個(gè)神經(jīng)元對(duì)當(dāng)前神經(jīng)元偏置量。輸入向量按權(quán)值求和并偏置之后，經(jīng)由激活函數(shù) 計(jì)算得的選取對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很大的影響，常用的激活函數(shù)有 函數(shù)函數(shù)等。( ) =11+ ( ) = + ( ) = max(0 )的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Network）一般由多層神經(jīng)元組能劃分為輸入層、隱藏層和輸出層。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的數(shù)據(jù)是向量，輸經(jīng)元數(shù)分別與輸入、輸出向量的維度相同。隱藏層位于輸入層與輸層或多層。隱藏層的神經(jīng)元數(shù)目不是固定的，數(shù)量越多則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 2 2 給出了一個(gè)典型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的圖示。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.53

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本文編號(hào)：2603752