基于告警日志的网络故障预测
基于机器学习的网络异常检测与预警系统设计
基于机器学习的网络异常检测与预警系统设计随着互联网的发展和普及，网络攻击和恶意行为也日益增多，给网络安全带来了巨大的挑战。
网络异常检测与预警系统在网络安全中扮演着重要的角色，可以及时发现并应对网络异常行为，保障网络的安全稳定运行。
基于机器学习的网络异常检测与预警系统设计，利用机器学习算法和模型来分析和预测网络异常行为，为网络管理员提供及时的预警信息，以便采取相应的安全措施。
下面将介绍一种基于机器学习的网络异常检测与预警系统设计方案。
首先，需要收集大量的网络数据作为训练集，包括正常的网络行为和各种类型的异常行为。
这些数据可以来自于网络日志、报告以及网络监控系统等。
然后，利用数据预处理技术对数据进行清洗和归一化处理，以提高后续机器学习模型的性能。
接下来，选择适合的机器学习算法进行网络异常检测模型的训练。
常用的机器学习算法包括基于统计的方法（例如高斯混合模型、K-means等）、基于聚类的方法（例如KNN算法）和基于分类的方法（例如决策树、支持向量机等）。
根据不同的网络异常行为和需求，可以选择不同的机器学习算法并进行优化和调整。
在模型训练完成后，可以利用该模型对实时网络数据进行异常检测和预警。
网络数据可以通过网络监控系统或者其他数据源实时获取。
将实时数据输入到训练好的机器学习模型中，通过模型的判断和分析，能够及时发现网络中的异常行为。
同时，为了提高系统的准确性和可靠性，可以引入集成学习方法，综合多个机器学习模型的判断结果，提高网络异常检测和预警系统的性能。
除了实时异常检测和预警，基于机器学习的网络异常检测与预警系统还可以进行异常行为的特征分析和模式识别。
通过对异常行为的特征分析，可以深入了解网络攻击的方式和手段，为网络安全的防护提供宝贵的参考和依据。
同时，通过模式识别可以识别和预测新型的网络攻击行为，提高网络安全的应对能力。
此外，基于机器学习的网络异常检测与预警系统还可以与其他网络安全系统相结合，形成一个完整的网络安全防护体系。
告警系统故障处理情况汇报
报警系统故障处理情况汇报【故障现象】使用机房内的可视监控服务器PING终端可视对讲设备时，初次PING终端设备时的第一个PING包会丢。
（监控服务器IP=192.168.0.154，终端可视对讲设备IP=192.168.10.41）使用可视监控服务器PING小高层终端设备（监控服务器—交换机—OLT—ONU—交换机—终端设备）与使用可视监控服务器PING别墅区终端设备（监控服务器—交换机—OLT—ONU—终端设备）均出现“初次PING终端设备时的第一个PING包会丢”现象。
在初次PING过之后短时间内再次PING终端设备时，则PING包正常，不会出现丢包现象。
【原因分析】在第一次PING可视对讲终端设备时，第一个包通过ARP广播寻找设备的MAC地址，由ONU获取到LAN口下挂设备的MAC后，并不会再向上发REPLY。
由于以前可视对讲厂商并未说明PING包的第一个包丢失会影响其报警系统的使用：该报警系统与服务器之间在正常情况下是不会建立联系的，只有在突发情况下终端设备才会向服务器发送报警信息；此时如果因学习MAC造成第一个包丢失时，服务器将不会接受后续的报警包。
因此，我司的EPON设备仍按照出厂的默认配置，ONU的LAN口设置了MAC地址学习功能。
【处理办法】根据可视对讲设备维护人员提出的需求，现场将学习LAN口下挂设备的MAC地址功能关闭，确保所有PING包过程不会丢包。
在网管上的配置操作如下：在ONU列表中，选取所要修改的ONU，右键—配置—端口MAC地址个数限制。
按照下图方式将“MAC地址限制个数”修改为“0”即可。
修改前修改后（红色所框为需要修改地方）修改后，前往小高层验证报警功能是否正常：所去用户家以前一直无法使用报警功能，修改上述配置参数后，报警功能可以正常使用。
附：监控系统组网结构：小高层处组网结构别墅处组网结构。
网络故障预测及自动化处理系统搭建思路
网络故障预测及自动化处理系统搭建思路随着互联网的快速发展，网络故障成为影响用户体验和企业运营的重要问题。
因此，建立一个高效的网络故障预测及自动化处理系统势在必行。
本文将探讨网络故障预测的思路和自动化处理系统的搭建方法，以提高网络的可靠性和稳定性。
一、网络故障预测的思路网络故障预测的目的是通过对网络数据的分析和监控，提前发现并预测潜在的故障，以便及时采取措施进行处理。
下面是网络故障预测的思路：1. 数据收集和存储首先，需要收集和存储网络相关的各种数据，包括但不限于：网络流量、设备状态、错误日志等。
这些数据可以通过网络监控工具、传感器等设备进行采集，并存储在可靠的数据库中。
2. 数据清洗和预处理由于网络数据的多样性和复杂性，首先需要对采集到的数据进行清洗和预处理，以去除噪声和异常值，并进行数据归一化和特征选择等操作，以便后续的数据分析和模型建立。
3. 特征提取和特征工程针对网络故障预测的需求，需要从原始数据中提取出有效的特征。
可以使用统计学方法、机器学习算法等技术，对数据进行特征提取和特征工程，以获取更具预测能力的特征。
4. 建立预测模型在提取好的特征基础上，建立适合网络故障预测的预测模型。
可以采用基于统计学的方法（如时间序列分析、ARIMA模型等）或机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）进行建模。
5. 模型评估和优化建立模型后，需要对模型进行评估和优化。
可以使用交叉验证、ROC曲线、准确率、召回率等指标来评估模型的性能，并进行参数调优以提高预测准确度和稳定性。
二、自动化处理系统的搭建方法网络故障的及时处理对于保障网络的正常运行至关重要。
下面是自动化处理系统的搭建方法：1. 故障监测和报警通过监控网络设备和传感器的状态变化，实时检测网络故障，并将故障信息通过短信、邮件等方式及时报警通知运维人员，以便迅速响应和处理。
2. 自动化故障诊断在收到故障报警后，自动化处理系统应能对故障进行快速诊断。
利用告警关联分析技术实现网络故障定位
利用告警关联分析技术实现网络故障定位摘要电信网络的规模和复杂程度越来越大，每时每刻，网络上都会发生很多各种各样的故障，每个故障都会导致系统发出一个或多个告警通知网络运行维护人员，面对这些海量的告警数据，必须快速定位故障来源，本文主要研究利用告警关联分析技术实现快速故障定位，更好更快的处理解决故障，提升电信服务的品质。
关键词告警关联：关联规则：集中告警1引言电信运营公司为了降低企业的运营成本，提高服务质量，以谋求企业的竞争优势，必须有效地管理好自己的网络，使网络安全，稳定、高效地运行。
但是，随着电信网规模的不断扩大，电信设备、网络结构复杂度的不断提高以及网络带宽的迅速增长，电信网产生的告警数量也不断增多，使得对网络的实时监控和故障管理变得更加困难，面对故障处理反应迟钝，对于问题的处理往往都是采用被动响应式的管理模式，其主要特征是：一般是客户觉察到业务故障，相电信的业务部门投诉和告警(这时往往发生故障有一段时间)，业务部门通知后台运行维护部门被动地采取诊断措施。
直到最后故障的解决。
其显著的特点是，由于故障发生到采取恢复措施之间的时间差，导致业务中断的时间较长，效率相对低，对于客户的SLA服务水平不够。
这就必须要有，机制和系统能够接受到海量告警后，及时进行告警关联分析，以最快的速度定位故障。
通信设备作为统一的整体，各个部分相互协作实现各项功能，设备某一部分出现问题影响到功能的实现时，设备中其他相关部分也不能很好的完成预定功能，这些相关部分就会各自发出相关告警，这些告警虽然发生在不同网无之上，发生时间也有一定的先后顺序，但实际上表述的是同一个故障源引发的故障，表达了相同或者相近的意思，因此可以合并成一条或几条，以便于维护人员从浩如烟海的告警中迅速分析出故障发生原因，快速定位故障和解决故障，这就是告警的关联分析技术。
2故障与告警2.1故障与告警的基本关系首先要说明的是故障和告警不是同一会事情，告警是一个事件的通知。
一种基于告警相关性的网络故障监视算法
Ｃ ｍ ｕｅ Ｋ ｏ ｌｄ ｅ ｎ ｅ ｈｏｏｙ电脑 知识 与技术 ｏ ｐ ｔｒ ｎ ｗｅ ｇ ａ ｄＴｃｎ ｌ ｇ
Ｖｄ． Ｎｏ１ ， ｕｙ２ ２ ８， ．９ Ｊ ｌ ０１ ．
进行 过 滤 ， 成 双 重 判 断 的 告 警 滞后 机 制 Ｄ Ｍ Ａ Ｄ ｕ ｌＪ ｄｍｅ ｔ ａｅ Ｍ ａ Ｄｅ ｙ， 形 Ｊ （ ｏ ｂｅ ｕ ｇ ｎ ｓｄ ｒ ｂ ｍ ｌ ）防止 信 息 重复 上 报 ， ａ 以减 小 网络 开销 。 实验证
明， 该算法保持 了较 高的灵敏度 ， 同时降低 了网络管理 开销 。 关键词 ： 网络故障监测； 告警相 关性； 动态轮 询； 管理开销； 告警灵敏度
ｈ ｇ ｅ ｎ ｉ ｖ ｔ ｎ ｅ ｕ ｅ ｅｎ ｔ ｏ ｋｍ ａ ａ ｅ ｅ ｔ ｘ ｅ ｓ ｓ ｔｔ ｅｓｍ ｅｔ ． ｉｈ ｒ ｅ ｓ ｉｉ ａ ｄ ｒ ｄ ｃ ｓ ｈ ｅ ｓ ｔ ｙ ｔ ｗ ｒ ｎ ｇ ｍ ｎ ｐ ｎ ｅ ａ ｉ ｅ ａ ｈ ｍｅ Ｋｅ ｒ ｓ ｎ ｔ ｏ ｋ ｆｕ ｔ ｙｗｏ ｄ ： ｅ ｗ ｒ ｌ ｍｏ ｋ ｆ ｇ ａ ｒ ｃ ｒｅａｉ￣； ｙ ａ ｃ ｏ ｉ ｇ ｍａ ａ ｅ ｎ ｏ ｔ ａａｍ ｎ ｉ ｖ ｔ ａ ｎ ｏ ｎ ； ａ ｍ ｏ ｒ ｌ ｅ ｄ ｎ ｍｉ ｌｎ ； ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｓ ｌｒ ｓ ｓ ｉ ｉ ｉ ｌ ｔ ｎ ｐ ｃ ； ｅ ｔ ｙ
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网络故障自动预警及修复系统搭建思路
网络故障自动预警及修复系统搭建思路在当今高度依赖互联网的社会中，网络故障往往会给人们的工作和生活带来很大的困扰。
为了解决这个问题，建立一个网络故障自动预警以及修复系统显得尤为重要。
本文将结合技术和思路，探讨如何搭建一个高效可靠的网络故障自动预警及修复系统。
一、系统需求分析在搭建网络故障自动预警及修复系统之前，我们首先需要对系统的需求进行分析。
主要包括：1. 网络故障监测：系统需要检测网络中的故障，包括断连、丢包等问题，并能够准确地识别故障的类型和位置。
2. 故障预警：系统在检测到网络故障时，能够及时做出预警，并向相关人员发送通知，以便及时采取应对措施。
3. 自动修复：系统不仅要能够发出故障预警，还需要能够自动调整网络路由，修复故障并提供备选解决方案。
4. 系统可扩展性：系统需要支持多种网络设备和协议，能够适应不同规模和复杂度的网络环境。
二、搭建思路为了满足以上需求，我们可以采取以下的搭建思路：1. 系统架构设计：根据需求分析，设计出系统的整体架构。
可以采用分布式架构，将故障检测、预警和修复等功能分别部署在不同的服务器上，提高系统的稳定性和可靠性。
2. 数据采集和处理：系统需要定期收集网络设备的运行数据和性能指标，如网络带宽利用率、延迟、丢包率等。
可以利用SNMP协议或者其他采集工具进行数据采集，并进行实时处理和分析。
3. 故障检测与诊断：基于采集到的数据，系统可以通过算法或者人工智能模型进行故障检测和诊断。
例如，可以使用机器学习算法来训练模型，并将故障模式和网络状态进行匹配，从而准确地判断故障的类型和位置。
4. 故障预警与通知：在检测到故障后，系统需要能够及时做出预警，并向相关人员发送通知。
可以采用邮件、短信或者APP推送等方式进行通知，以便及时响应和处理故障。
5. 自动修复与备选方案：系统需要能够自动修复故障，并提供备选解决方案。
例如，在网络链路故障时，系统可以自动调整路由，切换到备用链路，从而实现故障的快速修复。
网络故障管理告警分析论文.txt
为了更好的把故障管理的智能化的思想运用到通信网络中，以解决大型通信网中大量的告警信息，本文将首先介绍几种具有代表性的故障管理告警关联技术，并通过对比分析这几种方法，选择将基于规则和实例的关联分析方法相结合，进而来分析告警信息，从而使故障的定位更加准确。
2基本概念
在网络管理领域，故障是人们对服务中出现问题的感知，尤其是用户的感知。故障是产生告警事件的原因。告警是当检测到错误或异常状态时产生的特定类型的通知。但它只是表明可能有故障发生，并不一定有故障发生。当网络中出现故障时，会引发一系列告警，但并不是所有告警都表明故障原因，所以需要对网络中发生的告警事件进行相关性分析，确定产生故障的根本原因。
告警相关性分析是指对告警进行合并和转化，将多个告警合并成一条具有更多信息量的告警，确定能反应故障根本原因的告警，准确定位故障[1]。
3几种告警关联技术
3.1基于规则的推理
基于规则的推理又称为基于规则的专家系统、专家系统、产生式系统和黑板系统等，它是最早出现的一种事件关联技术。
下面对上述几种告警关联技术的优缺点进行分析和比较。
基于规则的推理系统结构简单，比较容易实现。但对于基于规则的系统来说，当规则数目达到一定量时，规则库的维护变得越来越困难。而且知识的获取是基于规则系统的一个很大瓶颈，因为规则获取主要从专家那里获得，且无自学习的功能。而且在这种演绎推理过程中，没有充分利用过去经验并且缺乏记忆。
3.6数据挖掘
数据挖掘是在数据中发现新颖的模式。它是基于过去事例的泛化的一种归纳学习。数据挖掘在通信领域中的典型应用是基于历史告警数据，发现告警相关性规则。根据发现的规则，来分析和预测网络元件可能出现的故障。
3.7模糊逻辑
由于通信网络结构十分复杂，几乎不可能建立关于这些网络的精确模型，所以需要用模糊逻辑方法来处理一些具体问题。而且实际上由于网络配置经常发生变化，网络模型越详细，那么它过时的速度会越快。并且在故障和告警之间的因果关系通常是不完全的，如由于路由故障，一些告警事件发生丢失。因此可以通过模糊逻辑描述出不精确网络模型，用于分析不完全的告警相关性[1]。
网络故障预测及自动定位处理系统
网络故障预测及自动定位处理系统随着互联网的迅猛发展和智能设备的广泛应用，网络服务的稳定性和可靠性显得尤为重要。
然而，由于各种原因，网络故障始终难以完全避免。
为了提前预测网络故障的发生，并通过自动定位处理系统快速解决问题，网络运营商和企业提出了网络故障预测及自动定位处理系统的需求。
一、网络故障预测系统网络故障预测系统是指通过采集和分析网络设备的性能数据，利用数据挖掘、机器学习等技术手段，预测网络故障的潜在风险。
该系统可以帮助网络运营商和企业提前发现问题，采取相应的预防措施，以降低网络故障对用户体验和业务运营的影响。
网络故障预测系统的主要特点包括以下几个方面：1. 数据采集与处理：网络故障预测系统需要实时采集和处理大量的网络设备性能数据，包括带宽利用率、延迟、丢包率等指标。
通过数据清洗、数据归一化等处理，确保数据的准确性和一致性。
2. 特征提取与选择：通过对网络设备性能数据的分析，提取出具有故障预测能力的特征。
特征选择的过程中需要考虑到特征之间的相关性和重要性，选择最具代表性的特征，以提高预测准确度。
3. 模型构建与训练：根据特征选择的结果，建立合适的故障预测模型。
常用的模型包括回归模型、决策树、支持向量机等。
通过对历史数据的训练和调整模型参数，提高模型的预测性能。
二、网络故障自动定位处理系统网络故障自动定位处理系统是指针对网络故障快速进行定位和处理的一套自动化系统。
该系统可以通过多样化的方法，快速定位故障发生的位置和原因，并自动采取相应的处理措施以恢复网络的正常运行。
网络故障自动定位处理系统的主要功能包括以下几个方面：1. 故障定位与诊断：根据网络设备的性能数据和故障报警信息，自动判断故障的类型和位置。
通过分析设备之间的连通性和路径信息，定位故障所在的具体位置。
2. 自动处理与恢复：根据故障的类型和位置，自动采取合适的处理措施。
比如，在链路故障的情况下，可以自动切换到备用链路；在设备故障的情况下，可以自动触发设备重启或替换。
网络故障预测及自动处置系统搭建方案
网络故障预测及自动处置系统搭建方案随着互联网的迅速发展，网络故障已成为企业和个人使用网络时不可避免的问题。
为了保障网络的稳定运行，提高网络服务质量，建立一个高效的网络故障预测及自动处置系统变得尤为重要。
本文将介绍一个基于机器学习算法的网络故障预测及自动处置系统的搭建方案。
一、方案概述网络故障预测及自动处置系统是一种能够自动监测和预测网络故障，并快速响应进行处置的系统。
该系统通过收集网络设备和应用程序的运行数据，使用机器学习算法对数据进行分析和建模，从而预测网络故障的发生及其类型，并采取相应的自动化处置措施。
二、数据采集与预处理1. 数据采集系统通过网络监控设备、服务器日志、网络设备日志和应用程序日志等途径，实时地收集与网络故障相关的数据。
这些数据包括但不限于网络设备状态、网络带宽利用率、服务访问量、应用程序性能等指标。
2. 数据预处理为了提高数据的质量和准确性，在将数据送入机器学习算法之前，需要进行一系列的数据预处理工作。
这包括数据清洗、数据去噪、数据标准化、特征选择等步骤，以确保数据的可用性和适用性。
三、故障预测模型搭建1. 特征工程在故障预测模型的建立过程中，需要从已经采集到的数据中提取出与故障发生相关的特征。
这些特征可以是网络设备状态、网络负载、应用程序性能等指标。
通过特征工程的处理，可以从原始数据中提取出有意义的特征，用于后续的模型训练和预测。
2. 模型选择与训练根据故障预测的需求和数据的特点，选择适合的机器学习模型进行训练。
常用的模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。
在选择模型后，使用采集到的数据进行训练，通过模型优化和参数调节，提高模型的准确度和预测能力。
四、自动处置系统搭建1. 故障类型判定通过预测模型的计算和分析，可以得到故障的发生概率和可能的故障类型。
根据预测结果，系统可以判断当前网络中是否发生故障，并确定故障的类型。
2. 自动处置策略针对不同类型的故障，系统需要提前设定相应的自动处置策略。
基于机器学习的网络异常检测与预警系统
基于机器学习的网络异常检测与预警系统网络异常检测与预警系统是一种基于机器学习技术的重要应用，旨在帮助网络管理员及时识别和应对网络中的异常行为，保障网络的安全性和稳定性。
本文将重点探讨基于机器学习的网络异常检测与预警系统的原理、优势以及发展趋势。
首先，我们来了解一下网络异常检测与预警系统的基本概念。
网络异常指的是网络中发生的不正常行为，例如DDoS攻击、入侵行为、流量异常等，这些异常行为都可能导致网络性能下降、数据泄露等问题。
网络异常检测与预警系统旨在通过分析大量的网络数据流量，识别和预警这些异常行为，从而及时采取相应的措施应对网络安全威胁。
基于机器学习的网络异常检测与预警系统通过训练模型来识别正常网络行为和异常网络行为之间的差异。
其主要步骤包括数据采集、特征提取、模型训练和异常判定。
数据采集阶段将网络数据流量进行采集并进行预处理，以获得高质量的数据集。
接下来，特征提取阶段将从数据集中提取出能够反映网络行为特征的指标，例如数据包数量、流量大小、传输速度等。
模型训练阶段使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，对提取到的网络特征进行训练，并构建异常检测模型。
最后，异常判定阶段利用训练好的模型对待检测数据进行判定，确定其中是否存在网络异常行为，并及时发送预警信息给网络管理员。
基于机器学习的网络异常检测与预警系统具有以下优势。
首先，相比传统的基于规则的方法，机器学习能够自动学习网络行为模式，适应不同网络环境的变化，并具备一定的泛化能力。
其次，由于机器学习模型可以处理海量的网络数据，具备较强的处理能力，能够准确地识别网络异常行为。
此外，机器学习还可以及时发现新型的网络威胁，提高网络安全的防御能力。
随着机器学习算法的不断发展和完善，基于机器学习的网络异常检测与预警系统也在不断地演进。
未来的发展趋势主要体现在以下几个方面。
首先，对于网络异常检测模型的训练和优化将更加注重数据的多样性和代表性。
基于深度学习的电力系统告警分析与故障预测
基于深度学习的电力系统告警分析与故障预测电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，负责为各个领域提供稳定的电力供应。
然而，电力系统中存在着各种潜在的故障和问题，这可能导致停电、设备损坏甚至火灾等严重后果。
为了及时发现和解决这些问题，采用基于深度学习的电力系统告警分析与故障预测方法可以提高系统的可靠性和安全性。
基于深度学习的电力系统告警分析与故障预测方法利用了大量的历史数据和高性能计算来构建准确的模型。
首先，我们需要收集电力系统的大量监测数据，包括电压、电流、功率等参数，并与设备的状态信息进行关联。
这些数据可以通过传感器、监控系统等方式实时采集。
然后，将这些数据整理成合适的格式，用于训练深度学习模型。
深度学习是一种人工智能技术，它模拟人类大脑的神经网络结构，并通过多层次的抽象表示学习数据的特征。
对于电力系统数据，我们可以利用深度学习模型自动学习特征，并进行异常检测和故障预测。
在告警分析方面，深度学习模型可以识别和分类电力系统中的告警信号。
通过对大量历史告警数据进行训练，模型可以学习到各种不同告警信号的模式和特征。
当新的告警信号出现时，深度学习模型可以快速准确地将其归类并发出相应的响应。
这种方法可以大大减少人工干预和错误判断的风险，提高电力系统故障的诊断和处理效率。
而在故障预测方面，深度学习模型可以分析电力系统的历史数据，预测未来可能出现的故障。
通过对电力系统数据的时间序列分析和神经网络训练，模型可以捕捉到潜在的故障模式和趋势。
当系统出现类似于已有故障模式的特征时，深度学习模型可以提前发出警报，让运维人员有足够的时间采取措施修复潜在的故障。
这样可以避免因故障而导致的停电和设备损坏，提高电力系统的可靠性和稳定性。
然而，深度学习方法也面临一些挑战。
首先，数据的质量和完整性对深度学习模型的效果有很大的影响。
如果历史数据存在缺失或错误，模型的预测准确性将受到影响。
因此，确保数据的质量和完整性至关重要。
其次，深度学习模型需要大量的计算资源和训练时间。
(计算机软件与理论专业论文)移动通信网络故障告警关联分析方法与系统实现
ｆｏｃｕｓｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅａｌ．ｔｉｍｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｔａｔｕｓ，ｗｈｉｃｈ ｅｎｓｕｒｅｓ ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｏ ｂｅ ｓｔａｂｌｅ，ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ａｎｄ ｒｅｌｉａｂｌｅ ｄｕｒｉｎｇ ｄａｉｌｙ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ． Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ａｓ ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ
知识水坝@damdoc
原创性声明
本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特ＪＢｔｌＤＮ以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为 获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作 的同志对本研究所作的贡献均已在在论文中作了明确的说明。
主要应用系统有幢１：ＨＰ公司开发的告警相关性分析系统Ｅｅｓｌ瞄１（Ｅｖｅｎｔ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ），主要应用在高速传输网络如ＳＤＨ，ＡＴＭ网络中；Ｐｈｉｌｉｐｓ公 司研制出ＳＤＨ网络管理系统智能过滤器Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ＦｉｌｔｅｒｉｎｇＨｌ；Ｓｉｎｅｒｇｉａ系统∞１， 用于定位传输网络数字电路故障，应用于意大利电信网故障诊断中。
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计算机应 用，２０１６，３６（Ｓ１）：４９—５３
ＩＳＳＮ １０ｏ１．９０８１ ＣＯＤＥＮ ＪＹＩＩＤＵ
２０１６．．０６．．１０
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｃａ．ｃｎ
文章 编号 ：１００１—９０８１（２０１６）Ｓ１—００４９—０５
２．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００３０， Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆａｉｌｕｒｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｕｐｏｎ １４ ｍｏｎｔｈｓ’ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｌａｒｍ ｌｏｇｓ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｆｒｏｍ ａ ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ． ｒｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｓｈｏｗｎ ａｓ ｂｅｌｏｗ： ｆ ｉｒｓｔｌｙ． ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｔｏ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｉｓｔｉｃｓ ｂｙ ｔｈｅ ｍｅａｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｗｏ ｌｅｖｅｌｓ ｔｉｍ ｅ ｗｉｎｄｏｗｓ； ｓｅｃｏｎｄｌｙ， ｓｅｌｅｃｔ ｏｐｔｉｍａｌ ｐａ ｒａｍｅｔｅｒ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｔｏ ｃｒｅａｔｅ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｆｉｌｅｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｅｘｐｅｒ ｉｍｅｎｔｓ； ｔｈｉｒｄｌｙ， ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｂｕｉｌｄ ａｄａｐｔｉｖｅ ｆａｉｌｕｒｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ． Ｎｕｍｂｅｒｓ ｏｆ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ｗｈｅｔｈｅｒ ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆａｉｌｕｒｅ ｔａｋｅｓ ｐｌａｃｅ ｉｎ ６ ｈｏｕｒｓ ｉｓ ｕｐ ｔｏ ７０％ ， ｉｓ ｂｅｔｔｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ Ｗｅｉｂｕｌｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｂｖｉｏｕｓｌｙ； ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｆａｉｌｕｒｅ ａｒｅ ｓ１ｉ ｔｌｙ ｂｅｔｔｅｒ ｔｈａｎ Ｗ ｅｉｂｕＵ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｍｏｄｅ１．Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｍｏｓｔ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆａｉｌｕｒｅｓ ｃａｎ ｂｅ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｎｅｔｗｏｒｋ ｒｕｎｎｉｎｇ ｌｏｇｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｍ ｅｔｈｏｄ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｓ ｖｅｒ ｉｆ ｉｅｄ ｔｏ ｂｅ ｗｉｔｈ ｇｏｏｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｎｅｔｗｏｒｋ ｆａｉｌｕｒｅ； ｎｅｔｗｏｒｋ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ； ｆａｉｌｕｒｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ； ｃｌａｓｓｉｆ ｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ； Ｗ ｅｉｂｕｌｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ； ｆｅａｔｌ｜ｒｅ ｃ０ｎｓｔｒｕ ｃｔｉ０ｎ
０ 引 言
随着计算机 网络 的普 及应用 ，越来 越多的设备接入 网络 ， 网络结构 日趋复 杂 ，难 以避免 各种 网络故 障。但在某 些诸 如 火箭发射 、军事演习等特殊应用环境 ，网络故 障可 能导致重 要 信息丢失甚至任务失 败 ，造成难 以预料 的损失 。为此 ，在执 行 关键任务前对 网络状 态进行评估并预测任务期 间发生故障 的 可能性具有一定 的研 究意义和实用价值 。
基 于 告 警 日志 的 网络来自故 障预 测 钟 将 ，时待 吾 ，王 振 华
（１．信息 物理社会可信 服务计算教育 部重 点实验 室（重庆大学 ），重庆 ４０００３０； ２．重庆大学 计算机学 院，重庆 ４０００３０） （ 通信作者电子邮箱 ｓｈｉｄａｉｗｕ＠ｅｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）
摘 要 ：收 集整理 某城 域网络 ｌ４个 月的网络 告警 日志作为 网络故障预测研 究的数据 集并提 出一种基于告警 日志 的 网络 故障预测研究 方法：首先 以基 于两级 时间 窗 口的特征 提取 方法构 建特征表 征 网络 运行 状 态，并通过 大量 实验 来选择 构建特征所 需的最佳参数 组合 ，然后设 计并 实现 了一种基 于分 类学 习方法的 自适应 故障预 测模型 。大量的数 据 实验表 明 ：对 于整 个 网络未来 ６小时是否 出现故 障的预 测 准确率 可以达到 ７０％ 以上 ，明显好 于基 于威布 尔分布 的 预 测模 型 ：在对 网络 设备 故障进行预测 时，分 类预测 的结果仍 然优 于基 于威布 尔分布 的预测模 型。初步研 究 结果表 明 ，网络 中 大部 分故 障 可 通 过 网络 运 行 日志数 据 进 行 预 测 ，证 明该 方 法具 有较 好 的 预 测 效 果 。
关键 词 ：网络故 障 ；网络设备 ；故 障预测 ；分类预测 ；威布 尔分布 ；特征 构建 中 图 分 类 号 ：ＴＰ３０６．３ 文 献 标 志 码 ：Ａ
Ｎｅｔｗｏｒｋ ｆａｉｌｕｒｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｌａｒｍ ｌｏｇ
ＺＨＯＮＧ Ｊｉａｎｇ 。ＳＨＩ Ｄａｉｗｕ ， Ｗ ＡＮＧ Ｚｈｅｎｈｕａ （１．Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｄｅｐｅｎｄａｂｌｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｉｎ Ｃｙｂｅｒ脚 ｓｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ（Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ），Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００３０，Ｃｈｉｎａ；