姚 杰，程春玲，韩 静，刘 峥*

（1.南京邮电大学计算机学院，南京 210023；2.中兴通讯股份有限公司上海研发中心，上海 201203）

（∗通信作者电子邮箱zliu@njupt.edu.cn）

0 引言

云计算平台使用分布式计算、虚拟化等技术整合了大量的计算设备及基础设施，并通过网络为用户提供计算、数据存储等资源和相关服务，因其高效、廉价和易维护等特点被广泛应用。随着云服务市场的快速发展，云计算系统的安全、可靠运行受到了日益严峻的挑战［1］。云计算系统中存储着大量的数据，其系统规模庞大、结构复杂，系统内通常包含多个组件，相较于一般的计算机软件系统更容易存在系统漏洞或遭受到攻击。因此异常检测［2］是维护云计算系统安全可靠运行的必不可少的步骤之一。

为了了解系统的运行过程，系统中有各种检测程序监测系统在运行过程中的状态，采集监测数据。在基于监测数据的异常检测［3］中，监测数据主要为系统运行过程中采集的性能数据。Nguyen 等［4］设计了一种在线异常定位系统，依靠采集的性能数据建立系统正常执行下的波动模型，并根据找出的异常数据定位异常组件。Wang 等［5］不同于使用阈值确定异常的方法，提出了用熵来计算性能数据的集中度和分散度，并使用数据分析方法区分正常熵和异常熵以检测系统异常。以上基于监测数据方法的不足之处在于监测数据的获取需要依靠相关数据采集程序，同时监测数据难以定位系统异常发生的位置。

基于日志的异常检测利用系统中普遍存在的日志数据，日志是进行系统异常检测的重要信息来源，相较于监测数据，日志数据更容易获取，而且也能够确定异常的位置。……