Detecting Overlapping Data in System Logs Based on Ensemble Learning Method
المؤلفون المشاركون
Liu, Chunbo
Pan, Lanlan
Gu, Zhaojun
Wang, Jialiang
Ren, Yitong
Wang, Zhi
Liang, Mengmeng
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Machine learning techniques are essential for system log anomaly detection.
It is prone to the phenomenon of class overlap because of too many similar system log data.
The occurrence of this phenomenon will have a serious impact on the anomaly detection of the system logs.
To solve the problem of class overlap in system logs, this paper proposes an anomaly detection model for class overlap problem on system logs.
We first calculate the relationship between the sample data and the membership of different classes, normal or anomaly, and use the fuzziness to separate the sample data of the overlapping parts of the classes from the data of the other parts.
AdaBoost, an ensemble learning approach, is used to detect overlapping data.
Compared with machine learning algorithms, ensemble learning can better classify the data of the overlapping parts, so as to achieve the purpose of detecting the anomalies of the system logs.
We also discussed the possible impact of different voting methods on ensemble learning results.
Experimental results show that our model can be effectively applied in a variety of basic algorithms, and the results of each measure have been improved.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Chunbo& Ren, Yitong& Liang, Mengmeng& Gu, Zhaojun& Wang, Jialiang& Pan, Lanlan…[et al.]. 2020. Detecting Overlapping Data in System Logs Based on Ensemble Learning Method. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214741
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Chunbo…[et al.]. Detecting Overlapping Data in System Logs Based on Ensemble Learning Method. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214741
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Chunbo& Ren, Yitong& Liang, Mengmeng& Gu, Zhaojun& Wang, Jialiang& Pan, Lanlan…[et al.]. Detecting Overlapping Data in System Logs Based on Ensemble Learning Method. Wireless Communications and Mobile Computing. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214741
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214741
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر