[發明專利]一種故障關聯方法、裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202111277169.8
• 申請日: 2021-10-29
• 公開（公告）號: CN113986673A
• 公開（公告）日: 2022-01-28
• 發明（設計）人: 吳浩然;廖軍
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司
• 主分類號: G06F11/30
• 分類號: G06F11/30;G06N3/02;G06N3/08
• 代理公司: 北京天昊聯合知識產權代理有限公司 11112
• 代理人: 羅建民;鄧伯英

本發明提供一種故障關聯方法、裝置及計算機可讀存儲介質，所述方法包括：獲取一個或多個設備的告警日志，并對所述告警日志進行詞向量編碼；將編碼后的告警日志輸入預訓練的深度神經網絡模型，得到所述編碼后的告警日志所關聯的第一故障分類；根據所述第一故障分類以及預設的工單模板生成故障單，并確定所述故障單對應的設備維修人員；接收所述設備維修人員基于所述故障單發送的反饋工單，并根據所述反饋工單中的第二故障分類以及對應的所述編碼后的告警日志對所述預訓練的深度神經網絡模型進行再訓練。該方法、裝置及計算機可讀存儲介質能夠解決現有的基于規則庫的網絡故障方法魯棒性差，且未將告警與故障相關聯的問題。

技術領域

本發明涉及網絡安全技術領域，尤其涉及一種故障關聯方法、裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

網絡的穩定和安全關系到人民日常工作生活的方方面面，這一問題也是電信運營商關注的焦點問題。如何在故障出現前利用設備告警進行故障預測，是當前運營商的研究重點。現有方法多為基于規則的方法，通過算法挖掘告警之間的關聯規則或加入專家經驗形成規則庫，再依賴規則庫進行告警壓縮溯源；使用規則庫的方法，如果遇到新的不在規則庫的告警則需要更新規則庫，

魯棒性較差，此外，現有方法通常在挖掘到根源告警后結束，并未將告警與故障相關聯。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是針對現有技術的上述不足，提供一種故障關聯方法、裝置及計算機可讀存儲介質，用以解決現有的基于規則庫的網絡故障方法魯棒性差，且未將告警與故障相關聯的問題。

第一方面，本發明提供一種故障關聯方法，包括：

獲取一個或多個設備的告警日志，并對所述告警日志進行詞向量編碼；

將編碼后的告警日志輸入預訓練的深度神經網絡模型，得到所述編碼后的告警日志所關聯的第一故障分類；

根據所述第一故障分類以及預設的工單模板生成故障單，并確定所述故障單對應的設備維修人員；

接收所述設備維修人員基于所述故障單發送的反饋工單，并根據所述反饋工單中的第二故障分類以及對應的所述編碼后的告警日志對所述預訓練的深度神經網絡模型進行再訓練。

優選地，所述獲取一個或多個設備的告警日志，具體包括：

根據預先存儲的目標網絡的拓撲信息以及預設的廣搜輪次獲取所述一個或多個設備的告警日志。

優選地，所述根據預先存儲的目標網絡的拓撲信息以及預設的廣搜輪次獲取所述一個或多個設備的告警日志，具體包括：

獲取所述廣搜輪次，并判斷所述廣搜輪次是否為0；

若所述廣搜輪次為0，則獲取待分析設備的告警日志；

若所述廣搜輪次不為0，則獲取所述待分析設備以及根據所述拓撲信息和所述廣搜輪次得到的所述待分析設備的一個或多個相鄰設備的告警日志。

優選地，每個設備的所述告警日志均包括一條或多條告警信息，每條告警信息均包括告警時間、告警位置和告警內容，所述對所述告警日志進行詞向量編碼，具體包括：

針對每一個設備的告警日志，對所述告警日志中的每條告警信息的告警時間、告警位置和告警內容分別進行編碼，形成一個長度為m*n大小的特征矩陣，其中，m為編碼后的告警時間、告警位置和告警內容的位數之和，n為告警信息的條數；

根據預設的統一尺寸對所有設備的特征矩陣進行組合，形成M*N*k的3階張量，其中，M*N為預設的統一尺寸，k為所有特征矩陣的個數。

優選地，所述將編碼后的告警日志輸入預訓練的深度神經網絡模型，得到所述編碼后的告警日志所關聯的第一故障分類之前，所述方法還包括：