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一种基于深度估计值的云平台异常行为检测方法 

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申请/专利权人:四川大学

摘要:本发明提供一种基于深度估计值的云平台异常行为检测方法,涉及云计算技术领域,该方法为获取云平台原始日志特征;利用多层感知机构建的编码器和解码器,构建初始异常行为检测模型;基于近似深度估计值的微分,构建可微损失函数,并利用可微损失函数对初始异常行为检测模型进行训练,得到训练好的异常行为检测模型;将云平台原始日志特征输入所述训练好的异常行为检测模型,得到云平台异常行为检测结果,完成对云平台异常行为的检测。本发明解决了云平台中复杂多样的异常行为和持续出现的未知种类难以检测的问题。

主权项:1.一种基于深度估计值的云平台异常行为检测方法,其特征在于,包括:S1:获取云平台原始日志特征;S2:利用多层感知机构建的编码器和解码器,构建初始异常行为检测模型;其中初始异常行为检测模型用于:利用所述编码器将所述云平台原始日志特征映射到低维球状的隐空间,得到映射特征,作为语义特征向量;利用所述解码器对编码器的输出进行约束;对所述语义特征向量进行分析,计算得到近似深度估计值;利用所述近似深度估计值对原始检测结果进行修正,并输入异常判别函数,得到初始异常行为检测模型输出的云平台异常行为检测结果;S3:基于近似深度估计值的微分,构建可微损失函数,并利用训练样本和可微损失函数对所述初始异常行为检测模型进行训练,得到训练好的异常行为检测模型;S4:将所述云平台原始日志特征输入所述训练好的异常行为检测模型,得到云平台原始日志特征的深度估计值,利用所述深度估计值得到最终的云平台异常行为检测结果,完成对云平台异常行为的检测。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 四川大学 一种基于深度估计值的云平台异常行为检测方法

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