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公开(公告)号：CN111541685A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010312742.3
申请日：2020-04-20
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于网络结构学习的边缘云异常检测方法，包括以下内容：云计算中心数据采集，网络结构学习，以及边缘云异常检测与预警；其中云计算中心数据采集指对边缘云进行网络拓扑结构构造和特征提取；网络结构学习指对构造的网络结构进行学习训练；边缘云异常检测与预警指利用学习得到的网络结构对边缘云进行异常预测，将预测异常的节点通知云系统预警。本方法在预测存在异常行为的边缘云方面，打破了传统方法的独立性假设，通过学习网络结构来考虑边缘云之间可能存在的关联性，以达到提高边缘云异常检测准确率的目的。该方法对云计算系统中边缘云异常检测和安全保障有重大帮助，有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN111541685B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010312742.3
申请日：2020-04-20
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于网络结构学习的边缘云异常检测方法，包括以下内容：云计算中心数据采集，网络结构学习，以及边缘云异常检测与预警；其中云计算中心数据采集指对边缘云进行网络拓扑结构构造和特征提取；网络结构学习指对构造的网络结构进行学习训练；边缘云异常检测与预警指利用学习得到的网络结构对边缘云进行异常预测，将预测异常的节点通知云系统预警。本方法在预测存在异常行为的边缘云方面，打破了传统方法的独立性假设，通过学习网络结构来考虑边缘云之间可能存在的关联性，以达到提高边缘云异常检测准确率的目的。该方法对云计算系统中边缘云异常检测和安全保障有重大帮助，有很高的应用价值。
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