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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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1 篇 software anomaly...
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1 篇 program invarian...

机构

1 篇 suny albany comp...

作者

1 篇 liu daren
1 篇 ying ming
1 篇 chen mei-hwa
1 篇 chen yizhen
1 篇 alim adil
1 篇 chen feng

语言

1 篇 英文

检索条件"主题词=sensor placement algorithms"

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详细简洁

排序：

Effective Online Software Anomaly Detection 2017

Effective Online Software Anomaly Detection

引用

26th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA)

作者： Chen, Yizhen Ying, Ming Liu, Daren Alim, Adil Chen, Feng Chen, Mei-Hwa SUNY Albany Comp Sci Dept UAB 4031215 Western Ave Albany NY 12222 USA

ISBN: (纸本)9781450350761

While automatic online software anomaly detection is crucial for ensuring the quality of production software, current techniques are mostly inefficient and ineffective. For online software, its inputs are usually provided by the users at runtime and the validity of the outputs cannot be automatically verified without a predefined oracle. Furthermore, some online anomalous behavior may be caused by the anomalies in the execution context, rather than by any code defect, which are even more difficult to detect. Existing approaches tackle this problem by identifying certain properties observed from the executions of the software during a training process and using them to monitor online software behavior. However, they may require a large execution overhead for monitoring the properties, which limits the applicability of these approaches for online monitoring. We present a methodology that applies effective algorithms to select a close to optimal set of anomaly-revealing properties, which enables online anomaly detection with minimal execution overhead. Our empirical results show that an average of 76.5% of anomalies were detected by using at most 5.5% of execution overhead.

关键词： Program invariant sensor placement algorithms software anomaly detection

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