Bulud infrastrukturunun keyfiyyət göstəricilərində anomaliyaların real zamanda aşkarlanması metodu

Abstract

[7]-də bizim yanamaya oxşar yanaşma təklif edilmişdir. Belə ki, təsnif olunmamış verilənlərə ballandırma üsulu tətbiq olunaraq verilənlərin iki sinfə bölünməsi həyata keçirilmişdir. Burada yüksək anomaliya balına malik olan verilənlər anomal, qalanları isə normal davranış kimi təsnif edilmişdir. Daha sonra təsadüfi olaraq normal verilənlər çoxluğu seçilmişdir və anomal verilənlərlə birləşdirilərək təsnif edilmiş verilənlər bazası formalaşdırılmışdır. Növbəti mərhələdə öyrədilən alqoritm bu təsnif edilmiş verilənlərlə öyrədilmiş və nəticədə anomal davranış normal davranışdan fərqləndirilmişdir. Təqdim olunan məqalədə təklif edilən metodun mövcud metodlardan fərqi odur ki, burada təbiəti əvvəlcədən məlum olmayan verilənlərdən təsnif edilmiş verilənlər formalaşdırılır və bir neçə öyrədilən klassifikatorlar istifadə olunaraq robast aşkarlama sistemi qurulur. Burada klassifikatorlar çoxluğundan istifadə edilməsinin məqsədi, hər bir klassifikatorun mövcud anomaliyanı fərqli aşkarlamasıdır. Bundan başqa mövcud üsullarda aşkarlama prosesində kənaraçıxmaların (outlier) meydana çıxması halı nəzərə alınmır. Bu vəziyyət isə öz növbəsində anomaliyaların aşkarlanması dəqiqliyini azaldır. Burada verilənlər obyektinin qiyməti əlamət üçün təyin edilmiş sərhəd qiymətlərini aşarsa və verilənlər obyektinin sinfi normal kimi təsnif olunarsa, həmin element kənar element hesab olunur. Və əksinə əgər verilənlər obyektinin qiyməti əlamət üçün təyin edilmiş sərhəd qiymətlərindən aşağıdırsa və verilənlər obyektinin sinfi anomal kimi təsnif olunarsa, həmin element kənar element hesab olunur.Təqdim olunan məqalədə bulud infrastrukturunda anomal davranışları aşkarlamaq üçün yanaşma təklif edilir. Təklif edilmiş metod vasitəsi ilə loq fayllar analiz edilir, qəbul edilmiş sərhəd qiyməti vasitəsi ilə resurs sərfiyyatı proqnozlaşdırılaraq təsnif olunmuş anomaliyalar formalaşdırılır. Metodda sərhəd qiymətinin istifadə edilməsi anomaliyaları yüksək dəqiqliklə aşkarlamağa imkan verir.Təklif edilmiş yanaşma dörd mərhələdən ibarətdir. 1) Verilənlər bazasının normal və anomal siniflərə bölünməsinin təşkili. 2) Çoxsaylı klassifikatorların təsnif edilmiş verilənlər əsasında hər birinin fərdi qərarlarının formalaşdırılması. 3) Kollaborativ qərarın qəbul olunması üçün klassifikatorların irəli sürdüyü fərdi qərarları birləşdirən yekun anomaliya balının hesablanması. 4) Qərarın qəbulu.