[发明专利]检测数据中心中的异常资源使用

说明书

提供了一种用于标识数据中心中的异常资源使用的系统。在一些实施例中，该系统采用异常资源使用准则和多个资源中的每个资源的预测模型。对于数据中心的多个资源中的每个资源，该系统检索该资源在当前时间的当前资源使用数据和过去资源使用数据。该系统然后从该资源的过去资源使用数据中提取特征，使用该资源的预测模型、基于所提取的特征来预测当前时间的资源使用数据，并且确定所预测的资源使用数据与当前资源使用数据之间的误差。在确定资源的误差数据之后，该系统确定误差是否满足异常资源使用准则。如果满足，该系统指示资源使用异常已经发生。

背景技术

公共云计算系统(“云”)提供共享的计算资源用于由客户使用。云的计算资源是硬件和软件资源。硬件资源包括服务器的部件，诸如中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、主存储器、辅助存储装置等的内核。软件资源包括操作系统、数据库系统、会计应用等。典型的云可以在世界各地的不同地点具有若干数据中心。每个数据中心可以托管数万台服务器。

为了使用云，客户通常购买使用云的服务的订阅。当购买订阅时，客户可以提供计费信息并且被提供有账户，该账户可以使用诸如用户名和密码等登录信息来访问。为了鼓励用户成为客户，云提供商可以提供各种激励措施，以允许用户在有限的时间内订阅和使用云。一旦登录，客户可以使用云的服务器来执行计算机程序，以便诸如托管网站、执行会计功能、执行数据分析等。云可以使用各种计费模型，诸如基于内核使用、存储器使用和其他资源使用的量的模型。

像其他计算机系统一样，云易受网络攻击。这些网络攻击可以包括病毒、蠕虫、拒绝服务攻击等。云也易受到在云的订阅过程中由于利用漏洞而造成的资源的欺骗性使用。例如，云可以为新的客户提供30天的免费订阅。在订阅时，用户可以被提供完全自动化的公共图灵测试，以告知“计算机与人类分离”(“CAPTCHA”)测试。如果用户在订阅过程中发现允许用户绕过或总是通过CAPTCHA测试的漏洞，该用户可能能够开发计算机程序来创建成千上万个新的、但未经授权的订阅。作为另一示例，用户可能能够访问有效但已被盗的信用卡号码。这样的用户可以在盗窃被识破之前使用被盗的信用卡号码来创建数百个订阅。这样的未经授权的用户然后可以以过高的速率使用计算机资源，从而导致没有足够的资源满足授权用户的需要。为了帮助减轻这样的未经授权的使用的影响，云可以被设计有超过支持授权用户所需的一定量的容量。购买和维持这样过量的容量的成本可能很高。

发明内容

提供了一种用于标识数据中心中的异常资源使用的系统。在一些实施例中，该系统采用异常资源使用准则和针对多个资源中的每个资源的预测模型。预测模型从数据中心的资源使用数据生成，并且异常资源使用准则基于预测模型的误差统计而被建立。对于数据中心的多个资源中的每个资源，该系统检索该资源在当前时间的当前资源使用数据和过去资源使用数据。该系统然后从该资源的过去资源使用数据中提取特征，使用该资源的预测模型、基于所提取的特征来预测当前时间的使用数据，并且确定所预测的资源使用数据与当前资源使用数据之间的误差。在确定资源的误差数据之后，该系统确定误差是否满足异常资源使用准则。如果满足，该系统指示资源使用异常已经发生。

提供发明内容部分以便以简化的形式介绍概念的选择，这些概念在下面的具体实施方式中进一步描述。本发明内容无意标识要求保护的主题的关键特征或基本特征，也无意限制要求保护的主题的范围。

附图说明

图1是示出在异常活动检测(“AAD”)系统的一些实施例中的分类器的生成的流程图。

图2是示出在AAD系统的一些实施例中的异常资源使用的标识的流程图。

图3是示出在一些实施例中的AAD系统的部件的框图。

图4是示出在一些实施例中的生成分类器部件的处理的流程图。

图5是示出在一些实施例中的生成模型部件的处理的流程图。

图6是示出在一些实施例中的生成误差统计部件的处理的流程图。