基于角度的多数据流异常检测方法

• 作者: 张宏 徐建 黄东东
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高维 多数据流 异常检测 角度
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 851-856
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 5010字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.04.021

摘要

同构计算环境下,计算系统中异常节点检测问题越来越受到关注.而同构环境下多个计算节点产生的信息可以看作多条高维数据流,则对于多条高维数据流中的异常数据流检测则显得极为重要.然而现有的异常检测研究主要集中在静态数据或是多条单维数据流方面,不能很好地应用在多条高维数据流的异常检测中.论文提出了一种新的多数据流异常检测方法,其基本思想是先在当前时刻利用角度作为数据流间的相似性度量指标,充分利用角度在高维数据中表现稳定的特性,对数据流进行当前相似性度量,然后结合数据流历史信息,对数据流间的整体相似性进行度量,最后以此来找出异常数据流.通过与传统的方法相比,验证了这种方法在高维多数据流异常检测时能获得更好的检测效果,并通过实验数据和分析得到了有益的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宏	南京理工大学计算机科学与工程学院	181	1427	17.0	29.0
2	徐建	南京理工大学计算机科学与工程学院	62	241	8.0	12.0
3	黄东东	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0