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Performance anomaly Detection in Web Services: An RNN-Based Approach Using Dynamic Quality of Service Features

Computers, Materials & Continua 2020年第8期64卷 729-752页

作者： Muhammad Hasnain Seung Ryul Jeong Muhammad Fermi Pasha Imran Ghani School of Information Technology Monash UniversitySubang Jaya47500Malaysia Graduate School of Business IT Kookmin UniversitySeoulKorea Department of Mathematical and Computer Sciences Indiana University of PennsylvaniaIndianaUSA.

Performance anomaly detection is the process of identifying occurrences that do not conform to expected behavior or correlate with other incidents or events in time series *** detection has been applied to areas such as fraud detection,intrusion detection systems,and network *** this paper,we propose an anomaly detection framework that uses dynamic features of quality of service that are collected in a simulated *** variants of recurrent neural networks-SimpleRNN,long short term memory,and gated recurrent unit are *** results reveal that the proposed method effectively detects anomalies in web services with high *** performance of the proposed anomaly detection framework is superior to that of existing approaches using maximum accuracy and detection rate metrics.

关键词： point anomaly anomaly detection recurrent neural networks web services simulated data

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