【摘要】：在基于機器學習和基于貝葉斯網(wǎng)絡的故障檢測方法中,檢測結果只是基于概率或者歷史信息的推斷,難以應用于網(wǎng)絡故障檢測與自動修復系統(tǒng)。針對該問題,提出基于產生式規(guī)則的故障檢測方法,對已知故障自動下發(fā)安全策略進行阻斷,對未知故障以告警形式通知網(wǎng)絡管理員,同時設計一種自適應輪詢算法,進一步減少系統(tǒng)開銷并保證故障響應實時性。實驗結果表明,該方法能夠減少輪詢開銷,有效抑制報文異常。
[Abstract]:In the fault detection methods based on machine learning and Bayesian networks, the detection results are only based on the inference of probability or historical information, so it is difficult to apply to the network fault detection and automatic repair system. In order to solve this problem, a fault detection method based on production rules is put forward, which blocks the security policy of automatic drop-off of known faults, notifies the network administrator of unknown faults in the form of alarm, and designs an adaptive polling algorithm at the same time. Further reduce the system overhead and ensure the real-time response to the fault. Experimental results show that this method can reduce polling overhead and effectively suppress packet anomalies.
【作者單位】： 國防科學技術大學計算機學院;
【分類號】：TP393.0

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本文編號：2442628