基于LSTM-GRBM的云虚拟机异常检测

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xiameng

【摘要】

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本文提出了一种对云虚拟机进行异常检测的模型LsGrbmAd.该模型首先通过长短期记忆网络(LSTM)捕获云虚拟机性能指标的时序特征,同时利用Dropout以防止数据过拟合;其次利用高斯

【作者】

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胡悦林果园蔚国莹

【机构】

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中国矿业大学计算机科学与技术学院,矿山数字化教育部工程研究中心,南京大学新软件技术国家重点实验室

【出处】

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微电子学与计算机

【发表日期】

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2021年4期

【关键词】

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异常检测云虚拟机长短期记忆网络高斯玻尔兹曼机云服务 anomaly detection virtual machine long short term

【基金项目】

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软件新技术国家重点实验室开放基金项目(KFKT2018B27)

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本文提出了一种对云虚拟机进行异常检测的模型LsGrbmAd.该模型首先通过长短期记忆网络(LSTM)捕获云虚拟机性能指标的时序特征,同时利用Dropout以防止数据过拟合;其次利用高斯玻尔兹曼机(GRBM)得出自由能;最后利用得出的自由能与训练阶段得到的参数基准模型进行对比,判断云虚拟机是否出现异常.实验表明该模型能够对云虚拟机进行异常检测,且准确率有较大的提升.

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