| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的主要贡献 | 第15页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第15-19页 |
| 2 相关技术 | 第19-33页 |
| 2.1 云计算相关概念 | 第19-24页 |
| 2.1.1 云计算概述 | 第19-20页 |
| 2.1.2 云计算基本服务模式 | 第20-21页 |
| 2.1.3 云计算系统的可信性定义 | 第21-24页 |
| 2.2 异常检测技术 | 第24-32页 |
| 2.2.1 异常检测概述 | 第24-26页 |
| 2.2.2 异常检测性能评估方法 | 第26-28页 |
| 2.2.3 云环境下常用的异常检测方法 | 第28-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 面向虚拟机多源监测对象的异常检测框架及策略研究 | 第33-41页 |
| 3.1 引言 | 第33-35页 |
| 3.2 云平台中虚拟机异常检测存在的问题 | 第35-36页 |
| 3.3 面向虚拟机多源监测对象的异常检测框架设计 | 第36-39页 |
| 3.4 虚拟机的多源监测对象及其属性定义 | 第39-40页 |
| 3.5 云平台虚拟机的异常检测策略 | 第40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 自组织监测网络拓扑构建及策略研究 | 第41-61页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 监测网络构建研究现状及不足 | 第41-43页 |
| 4.3 监测网络自组织构建方法研究 | 第43-55页 |
| 4.3.1 基于近邻的局部自适应监测网络域划分机制 | 第48-51页 |
| 4.3.2 监测流程及策略 | 第51-55页 |
| 4.4 实验及分析 | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 5 基于子空间划分的无监督特征选择研究 | 第61-89页 |
| 5.1 引言 | 第61-62页 |
| 5.2 特征约简技术 | 第62-68页 |
| 5.2.1 特征选择 | 第63-66页 |
| 5.2.2 特征提取 | 第66-68页 |
| 5.3 面向虚拟机多源监测数据的特征约简技术面临的关键问题 | 第68-69页 |
| 5.4 基于子空间划分的无监督特征选择算法 | 第69-78页 |
| 5.4.1 子空间的定义与分析 | 第70-72页 |
| 5.4.2 基于子空间划分的加权SOM特征选择模型 | 第72-76页 |
| 5.4.3 子空间中特征相关性分析 | 第76-78页 |
| 5.5 实验及分析 | 第78-88页 |
| 5.5.1 特征选择结果与分析 | 第81-86页 |
| 5.5.2 聚类结果与分析 | 第86-88页 |
| 5.6 本章小结 | 第88-89页 |
| 6 面向虚拟机的异常检测算法研究 | 第89-125页 |
| 6.1 引言 | 第89-90页 |
| 6.2 面向虚拟机多源监测对象的异常检测面临的关键问题 | 第90-91页 |
| 6.3 场景事件定义及其相关性分析 | 第91-94页 |
| 6.4 基于场景感知的SOM异常检测算法 | 第94-101页 |
| 6.4.1 SOM聚类模型构建 | 第96-99页 |
| 6.4.2 SOM建模过程中的参数选择 | 第99-101页 |
| 6.5 基于核函数的SOM异常检测算法 | 第101-107页 |
| 6.5.1 核SOM方法 | 第102-103页 |
| 6.5.2 多类信息表达的多核SOM方法 | 第103-104页 |
| 6.5.3 多核SOM的参数优化 | 第104-107页 |
| 6.6 实验及分析 | 第107-123页 |
| 6.6.1 实验环境搭建 | 第107-109页 |
| 6.6.2 实验数据集及方案设计 | 第109-114页 |
| 6.6.3 实验结果与分析 | 第114-123页 |
| 6.7 本章小结 | 第123-125页 |
| 7 总结与展望 | 第125-127页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第125-126页 |
| 7.2 未来研究展望 | 第126-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-141页 |
| 附录 | 第141-142页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第141页 |
| B.作者在攻读学位期间参加的科研项目 | 第141-142页 |
