基于贝叶斯网的网络故障监测方法

基于贝叶斯网的网络故障监测方法 Network Fault Detection Based on Bayesian Network 陈潇 CHEN Xiao 1 2 first-author 周建国 ZHOU Jian-guo 1 2 晏蒲柳 YAN Pu-liu 1 2 武汉大学电子信息学院 武汉大学电子信息学院 School of Electronic Information, Wuhan University School of Electronic Information, Wuhan University 武汉大学电子信息学院,湖北,武汉,430072 武汉大学电子信息学院,湖北,武汉,430072 提出了一种基于贝叶斯网络的智能故障监测方法.通过有限混合模型对单个MIB变量的行为进行建模,将基于模型参数产生的残差用以描述MIB变量的状态;把观测得到的各MIB变量的信息经由贝叶斯网络加以融合,从而计算出网络出现故障的概率,包括未知的和不可预见的故障.实验中,在故障发生前约5min网络异常的后验概率超过0.5,表明该方法能够在故障发生以前发现网络异常行为. An intelligent fault detection approach based on Bayesian network is introduced. Individual MIB variable is modeled as a finite mixture model. Residual generated based on the model parameters is used to characterize the behavior of MIB variable. Then residuals of multiple MIB variables are combined in the probabilistic framework of a Bayesian network to compute the probability of fault, including unknown or unpredictable faults. Experiments are given to verify the validity of the approach. 故障监测 贝叶斯网络 故障概率 管理信息库 简单网络管理协议 fault detection Bayesian Network fault probability MIB（management information base） SNMP（simple network management protocol） TP393.07 国家自然科学基金资助项目（90204008） 2004-05-01 2021-04-01 5