[发明专利]基于自主计算的代理缓存集群异常检测系统

说明书

技术领域

本发明涉及代理缓存集群异常检测系统。

背景技术

自主计算的核心是自我管理，正如人体的整个神经系统一样，感知自身内部和外界环境某些因素的变化情况，从而自主的来调节和改变状态以便适应新的变化。不同于以往的其他管理模式，自主计算的整个感知和修复的过程均不需要人的干预。目前对于自主计算相关的研究主要集中在IBM，它们分析了在设计自主计算系统和理解自主计算系统行为时所要面对的各种问题。Jann等人研究了自主计算的动态配置方法。Arizona大学的Hariri研制了一个自主计算环境AUTONOMIA。在国内，中科院计算所研究了面向服务的主体自主协商和服务匹配。

为了满足用户的大量访问需求，代理集群系统规模一般较为庞大，内部的管理也变得越来越复杂，一旦不能及时检测出内部的异常并加以修复，后果将会很严重。传统的异常检测机制主要有：（1）基于统计的异常检测机制，但是该机制的缺点是未考虑时间的发生顺序，因此对利用事件顺序关系的攻击难以检测；当攻击者意识到被监控后，可能会利用统计轮廓的动态自适应性，通过缓慢改变其行为，来训练正常特征轮廓，最终使检测系统将其异常活动判为正常；难以确定评判正常和异常的阈值，阈值太低或太高易出现虚警或漏警；（2）预测模式的异常检测机制，但是该机制的确定是规则产生不充分，容易导致高的虚警率；计算量比较大；（3）基于系统调用的异常检测技术，但是该机制的缺点是不能检测出合作攻击者与盗用者的。

发明内容

本发明为了解决现有代理集群系统规模庞大责，产生异常时不能及时检测导致严重后果的问题，从而提供一种基于自主计算的代理缓存集群异常检测系统。

基于自主计算的代理缓存集群异常检测系统，它包括：

状态检测模块，用于对分布式代理集群进行状态监测，获取分布式代理集群运行时的详细数据；

状态自感知模块，用于接收状态检测模块提供的状态数据，对状态数据进行分析，识别当前分布式代理集群的运行状态；

状态自恢复模块，用于根据状态自感知模块获得的运行状态结果判断需要调整的参数以及调整的程度，并向算法执行模块发送参数调整命令；

算法执行模块，用于执行自恢复模块发送的调整参数命令，动态改变运行参数。

本发明实现了基于自主计算的代理缓存集群异常的检测，解决了现有代理集群系统规模庞大责，产生异常时不能及时检测导致严重后果的问题。

附图说明

图1为本发明基于自主计算的代理缓存集群异常检测系统的结构示意图；

图2为具体实施方式六没有使用I-Ketama算法的方案1实验结果示意图；

图3为具体实施方式六使用I-Ketama算法的方案1实验结果示意图；

图4为具体实施方式六没有使用I-Ketama算法的方案2实验结果示意图；

图5为具体实施方式六使用I-Ketama算法的方案2实验结果示意图；

图6为具体实施方式七的定时请求模块具体的请求数据包格式示意图；

图7为具体实施方式七的定时请求模块的响应数据包格式示意图

图8为具体实施方式七的收集检测项数据模块的位于后端缓存节点上的监测项采集流程示意图；

图9为具体实施方式七的感知监测项的处理模块的工作流程。

具体实施方式

具体实施方式一、结合图1说明本具体实施方式。基于自主计算的代理缓存集群异常检测系统，它包括：

状态检测模块，用于对分布式代理集群进行状态监测，获取分布式代理集群运行时的详细数据；

状态自感知模块，用于接收状态检测模块提供的状态数据，对状态数据进行分析，识别当前分布式代理集群的运行状态；

状态自恢复模块，用于根据状态自感知模块获得的运行状态结果判断需要调整的参数以及调整的程度，并向算法执行模块发送参数调整命令；

算法执行模块，用于执行自恢复模块发送的调整参数命令，动态改变运行参数。

状态监测模块：该模块通过设置在分布式代理集群上的状态监测程序，获取分布式代理集群运行时各方面的详细数据。这些数据包括了系统资源使用情况、日志信息等运行状态数据。状态监测模块并不是简单的把获取的所有原始数据发送给状态自感知模块，而是首先对这些原始数据进行归一化处理之后向状态自感知模块提供。