[發明專利]預測網絡設備異常的方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201811168086.3
• 申請日: 2018-10-08
• 公開（公告）號: CN109660419B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 林明鋒
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: H04L43/08
• 分類號: H04L43/08;H04W4/02;H04W4/021;H04W64/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國

1.一種預測網絡設備異常的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

根據預設的待監控網絡指標，分時段采集待監控網絡設備提供的網絡指標數據；

對各時段的網絡指標數據進行分析，得到所述待監控網絡指標對應的變化率；

根據所述變化率和預設的預警策略，預測所述待監控網絡設備是否將要出現異常；

若預測所述待監控網絡設備將要出現異常，則根據所述變化率和各時段的網絡指標數據，生成預警信息；

其中，所述待監控網絡指標包括數據流量、地址解析協議、介質訪問控制地址，若所述待監控網絡指標為ARP，則對應的網絡指標數據則為ARP數量，若待監控網絡指標為MAC地址，則對應的網絡指標數據則為MAC地址的漂移情況；

所述若預測所述待監控網絡設備將要出現異常，則根據所述變化率和各時段的網絡指標數據，生成預警信息的步驟之后，所述方法還包括：

獲取所述待監控網絡設備的第一位置坐標；

根據所述第一位置坐標，選取定位差分基站，并獲取所述定位差分基站對應的目標差分值；

根據所述目標差分值，對所述第一位置坐標進行修正，獲得第二位置坐標，并將所述第二位置坐標作為所述待監控網絡設備當前所處的位置坐標；

將所述預警信息和所述待監控網絡設備當前所處的位置坐標通知給所述待監控網絡設備的管理人員；

其中，所述定位差分基站為路燈。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對各時段的網絡指標數據進行分析，得到所述待監控網絡指標對應的變化率，包括：

基于預設的分析模型對各時段的網絡指標數據進行分析，得到所述待監控網絡指標在各時段的指標數值；

根據各時段的指標數值，計算所述待監控網絡指標對應的變化率。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于預設的分析模型對各時段的網絡指標數據進行分析的步驟之前，所述方法還包括：

基于深度機器學習法，構建所述分析模型；

其中，所述基于深度機器學習法，構建所述分析模型，包括：

根據樣本數據構建第一訓練模型；

根據預設的分層標準，將所述第一訓練模型中各隱藏層的初始網絡層拆分為至少兩個子網絡層；

采用自下上升的非監督訓練方式，以與所述第一訓練模型中輸入層相連的隱藏層為起點，與所述第一訓練模型中輸出層相連的隱藏層為終點，依次對所述第一訓練模型中各隱藏層中的子網絡層進行訓練，得到第二訓練模型；

采用自頂向下的監督訓練方式，以與所述第二訓練模型中輸出層相連的隱藏層為起點，與所述第二訓練模型中輸入層相連的隱藏層為終點，依次對所述第二訓練模型中各隱藏層中的子網絡層進行訓練，得到所述分析模型。

4.如權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述變化率和各時段的網絡指標數據，生成預警信息的步驟之后，所述方法還包括：

根據預設的預警通知方式，將所述預警信息通知給所述待監控網絡設備的管理人員。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一位置坐標，選取定位差分基站，包括：

根據所述第一位置坐標，查找距離所述第一位置坐標最近的路燈；

將距離所述第一位置坐標最近的路燈確定為定位差分基站。

6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一位置坐標，查找距離所述第一位置坐標最近的路燈，包括：

獲取預設區域內所有路燈的位置坐標，所述預設區域為以所述第一位置坐標為圓心，以預設長度為半徑確定的區域；

將所述第一位置坐標與獲取到的各路燈的位置坐標進行對比，確定距離所述第一位置坐標最近的位置坐標；

將確定的所述位置坐標對應的路燈作為距離所述第一位置坐標最近的路燈。