【摘 要】
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随着国家高性能计算环境各个节点产生日志数量不断增加,采用传统的人工方式进行异常日志分析已不能满足日常的分析需求。为了高效自动化地分析日志,提出了一个两阶段的检测方
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金No.61702477
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随着国家高性能计算环境各个节点产生日志数量不断增加,采用传统的人工方式进行异常日志分析已不能满足日常的分析需求。为了高效自动化地分析日志,提出了一个两阶段的检测方法。第一阶段首先在预处理时将日志模式进行分类,然后使用主成分分析方法进行异常检测,并将日志类型的有序排列定义为一种日志流量模式,通过该定义将异常检测中得到的异常流量模式提取出来,最后使用层次聚类算法简化流量模式的结果并保存。第二阶段通过第一阶段得到的检测模型和流量模式,可以实时监测分析日志流量信息并匹配对应流量模式。最终基于高性能计算环境中的真实
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