标题：基于多特征提取的系统异常检测方法
作者：沈嘉诚
作者单位：上海大学通信与信息工程学院，上海 200444
关键字：异常检测；频繁模式挖掘；高斯混合模型
摘要：传统的系统异常检测方法往往仅根据事件的单一特征进行分析，异常漏检率较高。针对上述问题，提出了基于多特征提取的系统异常检测方法，该方法使用频繁模式挖掘算法提取系统事件的顺序特征，并使用高斯混合模型提取系统事件的转移时间特征，最后关联系统事件的顺序特征和转移时间特征完成异常检测。实验结果表明，通过该方法生成的检测模型比Log-Anomaly和Log-Cluster方法拥有更高的准确性和更快的响应速度。