73、网络流量异常检测与系统故障预测：创新方法与实践

网络流量异常检测与系统故障预测：创新方法与实践

1. 系统故障预测方法

1.1 故障预测方法核心

提出了一种基于加权因果依赖图的系统故障预测方法。在故障预测阶段，设计了因果关联图结构来存储和更新事件规则，并基于此推理进行故障预测，具有直观性、灵活性和及时性，能在集群系统整个生命周期自动完成规则更新和故障预测。

1.2 不同算法召回率对比

在三个公共数据集上对所提算法和对比算法的召回率指标进行了比较，具体数据如下表所示：
| 数据集 | LogMaster | CDG | Dynamic | SUCEG | 本文算法 |
| — | — | — | — | — | — |
| LANL | 59% | 69% | 71% | 72% | 75% |
| Blue Gene/L | 38% | 75% | 50% | 85% | 87% |

从表中数据可以看出，本文提出的算法在两个数据集上的召回率都相对较高，这表明该算法在故障预测方面具有较好的性能。

2. 网络流量异常检测方法

2.1 研究背景与动机

随着互联网的广泛应用，网络安全中的异常检测问题变得至关重要。传统的基于统计理论或机器学习的方法需要大量的标记数据，但实际环境中标记数据往往不足。为解决这一问题，提出了一种新的方法 FEN - TLSAE，利用迁移学习在缺乏大量标记数据的情况下检测网络流量。

2.2 FEN - TLSAE 方法步骤

FEN - TLSAE 方法的基本步骤如下：
1. 数据预处理与