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Research on Algorithm of Dependability Oriented Anomaly Detection of Virtual Machines under Cloud

机译:云下虚拟机可靠性面向异常检测算法研究

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摘要

In this paper, a large-scale cloud platform Virtual machine anomaly detection key technologies. For cloud environments systematic study of the feature extraction technique is proposed based on principal component analysis (PCA) for feature extraction algorithm. The algorithm selects the most efficient or concentrated extract from the original performance, data analysis most useful "features", the first analysis of the anomaly detection problem to be solved.
机译:在本文中,大规模云平台虚拟机异常检测关键技术。 对于云环境,基于特征提取算法的主成分分析(PCA),提出了特征提取技术的系统研究。 该算法选择原始性能的最有效或集中的提取物,数据分析最有用的“功能”,第一次分析了要解决的异常检测问题。

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