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基于云计算异常的实时检测和自动响应系统研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第一章 绪论第12-21页
    1.1 研究背景与意义第12-16页
        1.1.1 云计算简介第12-13页
        1.1.2 云安全问题第13-15页
        1.1.3 云平台虚拟化第15-16页
    1.2 异常检测和响应系统的评判标准第16-17页
    1.3 云计算异常分类第17页
    1.4 国内外研究现状第17-19页
        1.4.1 云计算异常检测研究现状第17-18页
        1.4.2 云计算异常响应研究现状第18-19页
    1.5 论文的主要内容与章节安排第19-21页
第二章 异常检测与响应系统架构分析与设计第21-24页
    2.1 系统架构分析第21页
    2.2 系统设计第21-24页
第三章 异常检测算法第24-45页
    3.1 异常检测问题介绍第24-25页
    3.2 集合异常检测问题介绍第25页
    3.3 集合异常检测算法比较第25-29页
        3.3.1 基于分类的集合异常检测方法第26页
        3.3.2 基于聚类的集合异常检测方法第26-27页
        3.3.3 最近邻集合异常检测方法第27-28页
        3.3.4 统计学集合异常检测方法第28-29页
    3.4 集合异常检测算法的选择第29页
    3.5 异常检测中的 LOF 算法第29-34页
        3.5.1 LOF 算法细节第29-31页
        3.5.2 数据存储第31-33页
        3.5.3 K-NN 算法第33-34页
    3.6 LOF 算法在云计算异常检测背景下的改进第34-38页
        3.6.1 增加训练过程第34-35页
        3.6.2 提高算法自适应能力第35-38页
    3.7 上下文异常检测问题介绍第38-39页
    3.8 上下文异常检测算法选择第39-41页
    3.9 SAX 算法细节第41-43页
    3.10 本章小结第43-45页
第四章 异常溯源算法设计第45-55页
    4.1 异常溯源问题介绍第45-47页
    4.2 异常维度与 LOF 值关系的结论及证明第47-51页
        4.2.1 结论描述第47页
        4.2.2 结论证明第47-51页
    4.3 异常溯源算法描述第51-52页
    4.4 异常检测和溯源系统整合第52-53页
    4.5 本章小结第53-55页
第五章 异常响应系统设计第55-62页
    5.1 异常响应系统描述第55-61页
        5.1.1 异常分析机制第56-58页
        5.1.2 异常响应的可行措施第58-59页
        5.1.3 异常响应措施的选择第59-61页
    5.2 本章小结第61-62页
第六章 实验与分析第62-80页
    6.1 环境搭建第62-64页
        6.1.1 背景应用第62页
        6.1.2 软硬件工具第62-63页
        6.1.3 异常注入第63页
        6.1.4 数据采集第63-64页
    6.2 动态 LOF 算法性能测试第64-67页
        6.2.1 算法适应性度量第64-66页
        6.2.2 算法异常检测能力测试第66-67页
    6.3 异常溯源算法(DR-LOF)测试第67-69页
    6.4 异常检测和溯源部分测试第69-74页
        6.4.1 正常状态下的虚拟机迁移第69-71页
        6.4.2 发生异常的虚拟机迁移第71-73页
        6.4.3 参数 K 的选择对算法的影响第73-74页
    6.5 异常检测和溯源系统的实时性分析第74-75页
    6.6 异常检测和溯源算法与其他算法的比较第75-79页
        6.6.1 与传统 LOF 算法的比较第75-76页
        6.6.2 与聚类算法的比较第76-79页
    6.7 本章小结第79-80页
第七章 结束语第80-82页
    7.1 主要工作与创新点第80-81页
    7.2 后续研究工作第81-82页
参考文献第82-86页
致谢第86-87页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第87-89页

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