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海量日志数据实时分析与异常检测
设计并优化一个针对海量日志数据的实时异常检测算法
📝 Treść promptu
假设有一台服务器每秒产生50,000条结构化日志数据，每条日志包含数百个特征维度。请设计一个高效的实时异常检测算法框架。要求：1. 分析传统孤立森林或LOF算法在此场景下的性能瓶颈并提出改进方案；2. 引入时间序列相关性，设计滑动窗口机制以捕捉突发流量攻击；3. 考虑内存限制，提出数据降维或特征选择的策略；4. 给出核心算法的伪代码，并分析其时间复杂度和空间复杂度；5. 讨论如何降低误报率并提高模型的鲁棒性。