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网络告警关联中隐含着丰富的模式知识,通过研究告警信息间的因果相关性,能够显著的提高网络故障管理的智能度.文章通过研究网络告警中的知识发现问题,提出一种基于关联规则和情景规则的网络告警分析模型. 相似文献
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入侵检测系统作为保护网络安全的重要工具已被广泛使用,其通常产生大量冗余度高、误报率高的告警。告警关联分析通过对底层告警进行综合分析与处理,揭示出其中包含的多步攻击行为。许多告警关联方法通过在历史告警中挖掘频繁模式来构建攻击场景,方法容易受冗余告警、误报影响,挖掘出的多步攻击链在某些情况下不能反映出真实的多步攻击行为。为此,提出一种基于多因素的多步攻击关联方法。通过聚合原始告警以得到超级告警,降低冗余告警带来的影响;将超级告警构造成超级告警时间关系图,同时结合超级告警间的多因素关联度评价函数从时间关系图中挖掘出多步攻击场景。实验结果表明,该方法能克服冗余告警及大部分误报带来的负面影响、有效地挖掘出多步攻击链。 相似文献
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基于关联规则的通信网络告警相关性分析模型 总被引:4,自引:0,他引:4
在通信网络运行过程中.每天都会产生大量告警,将数据挖掘中的关联规则发现技术用于分析历史告警数据,可发现告警相关性规则。这些规则可辅助故障定位和告警过滤,以减轻网络管理员的工作强度,提高工作效率。本文分析了通信网络原始告警信息的特点,提出了一个基于关联规则的通信网络告警相关性分析模型,该模型通遏对原始告警数据进行预处理,不仅有效地解决了网络告警时间不同步问题,使得处理后的告警数据可直接用一般的关联规则挖掘工具发现告警相关规则,还大大地压缩了挖掘结果,提高了规则的准确率。初步的实验表明这种分析模型具有实用价值。 相似文献
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随着收集和存储在数据库中的数据规模越来越大,人们对从这些数据中挖掘相应的关联知识越来越有兴趣。移动通信网络监控告警的结构化数据从形式上来说是一种多维数据,对于这类数据如何有效地进行关联规则的挖掘,是本文深入研究探讨的一个问题。 相似文献
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随着高校校区的扩大,网络规模越来越大,结构也趋于复杂、异构,这就需要对网络进行有效的管理以维持其可靠性和可用性.告警相关性分析作为网络故障管理中的重要内容,有助于处理冗余告警、定位故障及预防故障的发生.提出使用关联规则分析的告警系统,这些规则可以作为先验知识来指导网络智能化故障定位、诊断和预测. 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(4)
告警关联规则挖掘是进行系统故障诊断、定位的重要方法。由于民航旅客服务信息系统的各子系统之间的关联关系,子系统一旦出现故障,会报出大量甚至海量的告警信息,使得维护人员在大量告警数据面前无法准确进行故障定位。针对故障诊断、定位等难题,提出基于滑动时间窗口框架的关联规则挖掘方法,在大量告警信息中寻找故障源、故障因素之间的关联。实验结果表明,提出的方法能准确、快速地发现有价值的告警关联规则,为系统维护人员提供决策支持。 相似文献
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告警预测是保证整个网络的稳定性和可靠性的技术之一。现有的告警预测技术存在未考虑告警数据的时间顺序、难以获取先验知识等缺陷。由此,提出了一种基于拓扑约束的序列模式挖掘方法以发现有意义的告警序列模式。该方法主要考虑网络节点之间的拓扑连接关系,将其作为告警序列模式挖掘的约束条件;并且为了发现非频繁重大告警模式,改进了序列模式挖掘的剪枝操作,将包含重大告警的序列模式直接保留。实验结果表明,采用基于拓扑约束的序列模式挖掘方法挖掘出的告警序列模式可以提高网络告警预测的精度和效率,并 能较准确地预测 非频繁的“重大”告警。 相似文献
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在网络管理领域,相关性分析愈来愈发挥出重要的作用。与传统的专家系统方法相比,相关性分析等数据挖掘方法,不仅能够有效克服知识获取、更新困难的瓶颈,而且,能够从海量网络管理信息中,快速挖掘出先前未知的却有潜在价值的信息和模式。通过对故障、告警数据的讨论分析,文章研究利用相关性分析,从历史告警序列数据中,挖掘潜在的相关性规则,讨论并定义了相关性的类型、相关性规则的表示语言、相关性规则的生成算法,最后讨论了运用相关性规则进行网络故障预测的方法。 相似文献
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减少冗余信息是提高无线传感器网络目标跟踪实时性和精确性的方法之一。结合主动队列管理和时间相关的概念,提出了基于时间相关性的无线传感器网络节点的缓冲管理算法-TRED。在保留主动队列管理算法RED算法优点的基础上,引入了时间相关判定因子,算法有效地丢弃时间相关的数据,减少冗余信息。通过理论分析和仿真实验验证了算法的有效性,表明TRED算法对无线传感器网络移动目标实时跟踪具有较好的应用价值。 相似文献