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虚拟计算环境下节点异常检测方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第7-13页
    1.1 研究背景及意义第7-8页
    1.2 国内外相关技术研究现状第8-10页
    1.3 课题主要研究工作第10-11页
    1.4 论文结构第11-13页
2 相关理论和技术第13-23页
    2.1 云计算技术第13-16页
        2.1.1 概述第13-14页
        2.1.2 虚拟化技术以及虚拟机监控第14-16页
    2.2 异常检测技术第16-19页
        2.2.1 异常检测的基本概念第17-18页
        2.2.2 异常检测技术的分类第18-19页
    2.3 数据流异常检测第19-22页
    2.4 本章小结第22-23页
3 虚拟计算环境下的单数据流异常检测模型第23-42页
    3.1 引言第23-26页
    3.2 基于组合聚类的异常检测模型总体设计第26-27页
    3.3 聚类成员产生第27-35页
        3.3.1 子空间聚类算法思想及增量模型第28-32页
        3.3.2 基于批量模式更新的增量DBSCAN算法第32-35页
    3.4 选择策略第35-36页
    3.5 融合方法第36-37页
    3.6 实验结果及分析第37-41页
        3.6.1 实验数据集及预处理第37-38页
        3.6.2 评价标准第38-39页
        3.6.3 实验过程及实验结果分析第39-41页
    3.7 本章小结第41-42页
4 虚拟计算环境下的多数据流异常检测模型第42-60页
    4.1 引言第42页
    4.2 基于上下文的多数据流异常行为检测的总体设计第42-45页
    4.3 虚拟机性能指标的采集和传输第45-47页
        4.3.1 虚拟机性能指标采集第45-46页
        4.3.2 虚拟机性能指标传输第46-47页
    4.4 基于上下文的多数据流异常行为检测流程第47-52页
        4.4.1 多数据流获取和快照获取第49页
        4.4.2 多数据流快照异常化第49-51页
        4.4.3 数据流快照异常化第51页
        4.4.4 数据流异常识别第51-52页
    4.5 实验第52-58页
        4.5.1 实验环境以及实验方案第52-55页
        4.5.2 实验结果及分析第55-58页
    4.6 本章小结第58-60页
5 总结与展望第60-62页
    5.1 研究总结第60页
    5.2 未来展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-66页
附录第66页

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