一种基于时间序列分解和时空信息提取的云服务器异常检测模型

作     者：唐伦 赵禹辰 薛呈呈 陈前斌 TANG Lun;ZHAO Yuchen;XUE Chengcheng;CHEN Qianbin

作者机构：重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 

基　　金：国家自然科学基金(62071078) 川渝联合实施重点研发项目(2021YFQ0053) 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2024年第46卷第6期

页      码：2638-2646页

摘      要：异常检测是维护云数据中心性能的一项重要任务。云数据中心中运行着大量的云服务器以实现各种云计算功能。由于云数据中心的性能取决于云服务的正常运行,因此检测和分析云服务器中的异常至关重要。为此,该文提出一种基于时间序列分解和时空信息提取的云服务器异常检测模型。首先,提出带时空信息提取模块的双向Wasserstein生成对抗网络算法(BiWGAN-GTN),该算法在具有梯度惩罚的双向Wasserstein生成对抗网络(BiWGAN-GP)算法的基础上,将生成器与编码器替换为由图卷积网络(GCN)与时间卷积网络(TCN)组成的时空信息提取模块(GTN),实现对数据空时信息的提取;其次,提出半监督BiWGAN-GTN算法来识别多维时间序列中的异常,以在训练过程中避免异常数据侵入的风险并增强模型鲁棒性。最后设计多通道BiWGAN-GTN算法-MCBiWGAN-GTN以实现降低数据复杂度并提升模型学习效率的目标。利用带有自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)算法将时序数据分解,然后将不同的分量送入对应通道下的BiWGAN-GTN算法中训练。在真实世界云数据中心数据集Clearwater和MBD上采用精确率、召回率和F1分数这3个性能指标验证了该文所提模型的有效性。实验结果表明,MCBiWGAN-GTN在这两个数据集上的性能稳定并优于所比较的方法。

主 题 词：云服务器异常检测 时间序列分解 生成对抗网络 时空信息提取模块 

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理类] 0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0714[0714] 0701[理学-数学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11999/JEIT230679

馆 藏 号：203128430...