基于检测域划分的虚拟机异常检测算法

• 作者: 吴天舒 周真 张涵翠 陈蜀宇
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 云平台 大规模虚拟机 k中心点 检测域
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机软件技术
• 页码范围: 1066-1069
• 页数: 4页
• 分类号: TP302.8
• 字数: 5089字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.04.1066

摘要

虚拟机的正常运行是支撑云平台服务的重要条件,由于云平台下虚拟机存在数量规模大、运行环境随时间动态变化的特点,管理系统难以针对每个虚拟机进行训练数据采集以及统计模型的训练.为了提高在上述环境下异常检测系统的实时性和识别能力,提出基于改进k中心点聚类算法的检测域划分机制,在聚类迭代更新步骤上进行优化,以提升检测域划分的速度,并通过检测域策略的应用来提高虚拟机异常检测的效率和准确率.实验及分析表明,改进的聚类算法拥有更低的时间复杂度,采用检测域划分机制的检测方法在虚拟机异常检测中拥有更高的效率和准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈蜀宇	重庆大学软件学院	105	925	14.0	25.0
2	周真	重庆大学计算机学院	2	6	1.0	2.0
3	张涵翠	重庆大学软件学院	2	3	1.0	1.0
4	吴天舒	重庆大学计算机学院	1	1	1.0	1.0