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论文编号 201808-7
论文题目 基于云平台追责的日志过滤方法研究
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作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

示例3:YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.

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基于云平台追责的日志过滤方法研究

首发时间:2018-08-02

鲍有 1   

鲍有(1993-),男,硕士研究生,主要研究方向:云计算与大数据安全

辛阳 1   

辛阳(1977-),男,副教授,主要研究方向:网络信息安全、云计算大数据安全和灾备安全

  • 1、北京邮电大学网络空间安全学院,北京 100876

摘要:云计算已经成为主流的互联网计算模式。现有的云平台都有着庞大的组织,云平台计算节点数目庞大且分布广泛,节点及组件模块的日志数据量庞大且分散,同一个操作的相关日志可能位于不同的虚拟机实例上,甚至是不同的物理机上,这给基于云平台的日志分析带来了巨大的困难。本文提出了一种量化实例、计算节点和组件(统称为实体)之间相关性的模型。在此基础上,本文提出了一种基于日志相似性递归过滤和实体间相关性的日志过滤方法。经过对比实验表明,此方法比以往的方法有更好的日志过滤效果。

关键词: 云平台 日志 相关性 日志过滤 实体

For information in English, please click here

Research on Log Filtering Method Based on Cloud Platform Responsibility

BAO You 1   

鲍有(1993-),男,硕士研究生,主要研究方向:云计算与大数据安全

XIN Yang 1   

辛阳(1977-),男,副教授,主要研究方向:网络信息安全、云计算大数据安全和灾备安全

  • 1、School of cyberspace security, Beijing University of Posts and Telecommunications ,Beijing 100876

Abstract:Cloud computing has become the mainstream Internet computing model.Existing cloud platforms have huge organizations,the number of compute nodes on the cloud platform is large and widely distributed,the log data of nodes and component modules is large and scattered.Logs related to the same operation may be located on different virtual machine instances or even on different physical machines, which brings great difficulties to cloud-based log analysis.This paper proposes a model for quantifying the correlation between instances, compute nodes, and components (collectively referred to as entities).On this basis, this paper proposes a log filtering method based on log similarity recursive filtering and inter-entity correlation.Comparative experiments show that this method has better log filtering effect than the previous method.

Keywords: cloud platform log correlation log filtering entity

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鲍有,辛阳. 基于云平台追责的日志过滤方法研究[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2018-08-02]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201808-7.

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