基于混合生成网络的软件系统异常状态评估

作     者：杨宏宇 李译 张良 YANG Hongyu;LI Yi;ZHANG Liang

作者机构：中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 亚利桑那大学信息学院图森美国AZ 85721 

基　　金：国家自然科学基金民航联合研究基金项目(U1833107) 

出 版 物：《湖南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hunan University:Natural Sciences)

年 卷 期：2022年第49卷第4期

页      码：78-88页

摘      要：针对现有软件系统异常状态评估方法过度依赖数据标注、对时序数据的时间依赖性关注较低和系统异常状态难以量化等问题,提出一种基于混合生成网络的软件系统异常状态评估方法.首先,通过对长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)与变分自动编码器(variational auto-encoder,VAE)的融合,设计一种LSTM-VAE混合生成网络,并以该网络为基础构建基于LSTM-VAE混合生成网络的系统异常状态检测模型,由LSTM对系统数据的时序特征进行提取并由VAE对系统数据的分布进行建模.然后,由LSTM-VAE异常状态检测模型处理系统关键特征参数,获取系统关键特征参数的异常度量值.最后,利用耦合度方法对传统的线性加权和方法进行优化,通过加权耦合度优化方法计算得到软件系统异常状态的量化值,从而实现对软件系统的异常状态评估.实验结果表明,本文模型对软件系统的异常时序数据具有较好的检测能力,其对系统异常状态的评估结果更为合理、有效.

主 题 词：软件系统 状态评估 长短期记忆网络 变分自动编码器 异常检测 耦合度 

学科分类：0839[0839] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2022271

馆 藏 号：203111177...