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摘要
针对虚拟机进行异常检测是提高云计算系统可靠性的重要手段之一。然而,云环境中虚拟机的性能指标数据具有维度高、信息冗余等特点,会降低检测效率和准确度。同时,传统异常检测方法难以定量刻画系统的异常状态,而局部异常因子(Local Outlier Factor, LOF)算法虽可量化其异常程度,但它以相同权重计算不同维度变量对系统状态的影响,导致算法对异常的区分能力减弱。针对以上问题,提出一种高效的异常检测策略。该策略以最大相关最小冗余算法和主成分分析法对性能指标进行筛选降维,提高了异常检测的效率;为LOF算法中不同维度的变量赋予不同权重,强化了不同指标对异常的区分度。实验表明,该策略相对于传统异常检测方法,效率和检测率都有显著提高。
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单位中国科学院电子学研究所苏州研究院; 江苏物联网研究发展中心; 中国科学院大学
