基于SVM和模糊逻辑的告警相关性分析

• 作者: 孟相如 张亚普 张立 麻海圆
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络故障诊断 支持向量机 告警关联 模糊逻辑
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 685-688
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.02.078

摘要

针对网络故障诊断中现有告警关联算法存在的网络动态适应性差、关联误报率高等问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和模糊逻辑的告警相关性分析算法.该算法在数据预处理部分采用滑动时间窗、时序模糊以及特征统计的方法解决了网络不确定性和数据格式规范化的问题,并通过SVM-训练和识别完成相关性分析.DARPA攻击数据集测试结果表明,该算法误报、漏报率低,压缩率大,网络动态适应性好,提高了告警关联效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟相如	空军工程大学电讯工程学院	139	731	13.0	19.0
2	张立	空军工程大学电讯工程学院	20	56	5.0	6.0
3	张亚普	空军工程大学电讯工程学院	20	106	7.0	9.0
4	麻海圆	空军工程大学电讯工程学院	14	81	6.0	8.0