[發明專利]網絡告警事件識別模型的訓練方法、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202111676696.6
• 申請日: 2021-12-31
• 公開（公告）號: CN114358312A
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 臧寅;徐立平;任云龍;邵陽;劉洪東
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06K9/62;G06F16/33;H04L41/0631
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 朱穎;黃健

1.一種網絡告警事件識別模型的訓練方法，其特征在于，包括：

獲取待訓練的網絡告警事件；

確定所述網絡告警事件的歷史相關性，所述歷史相關性為所述網絡告警事件之間的伴生概率；

確定所述網絡告警事件的拓撲相關性，所述拓撲相關性為發生所述網絡告警事件的網絡設備的相關性；

對所述歷史相關性和所述拓撲相關性進行訓練，獲取所述網絡告警事件的事件相關性；

對所述事件相關性進行聚類和根因識別，得到網絡告警事件識別模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述事件相關性進行聚類和根因識別，得到網絡告警事件識別模型，包括：

基于所述事件相關性，生成所述網絡告警事件的概率分布矩陣；

對所述概率分布矩陣進行聚類和根因識別，得到網絡告警事件識別模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述網絡告警事件的拓撲相關性，包括：

根據網絡設備的組網架構和網絡協議配置，獲取所述網絡告警事件的拓撲相關性。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據網絡設備的組網架構和網絡協議配置，獲取所述網絡告警事件的拓撲相關性，包括：

根據網絡設備的組網架構和網絡協議配置確定所述網絡告警事件發生設備的拓撲位置；

根據發生所述網絡告警事件的網絡設備的拓撲位置計算所述網絡告警事件發生設備之間的拓撲距離；

根據所述拓撲距離，獲取所述網絡告警事件的拓撲相關性。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述網絡告警事件的歷史相關性包括：

基于設定的時間窗口獲取所述網絡告警事件的歷史相關性。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述歷史相關性和所述拓撲相關性進行訓練，獲取所述網絡告警事件的事件相關性，包括：

對所述網絡告警事件進行訓練，生成所述網絡告警事件之間的告警傳播關系；

基于設定的時間窗口，對所述網絡告警傳播關系進行訓練，獲取所述網絡告警事件的事件相關性。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述對所述概率分布矩陣進行聚類和根因識別，得到網絡告警事件識別模型，包括：

根據所述概率分布矩陣，對所述網絡告警事件進行聚類，生成告警類簇；

對所述概率分布矩陣中每個告警節點初始化分配相同的權值；

根據所述告警傳播關系，迭代更新所述每個告警節點的權值，獲取所述告警節點的根因權重；

根據所述根因權重，確定所述告警類簇的根因網絡告警事件。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于在線增量學習和聯邦學習，對更新的所述待訓練的網絡告警事件進行訓練，以提高所述網絡告警事件識別的準確度。

9.一種網絡告警事件識別模型的訓練設備，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取待訓練的網絡告警事件；

確定模塊，用于確定所述網絡告警事件的歷史相關性，所述歷史相關性為所述網絡告警事件之間的伴生概率；

所述確定模塊，還用于確定所述網絡告警事件的拓撲相關性，所述拓撲相關性為發生所述網絡告警事件的網絡設備的相關性；

訓練模塊，用于對所述歷史相關性和所述拓撲相關性進行訓練；

所述獲取模塊，還用于獲取所述網絡告警事件的事件相關性；

聚類和根因識別模塊，用于對所述事件相關性進行聚類和根因識別，得到網絡告警事件識別模型。

10.一種網絡告警事件識別模型的訓練設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器，所述存儲器中存儲代碼，所述處理器運行所述存儲器中存儲的代碼，以執行如權利要求1-8中任一項所述的網絡告警事件識別模型的訓練方法。

11.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機執行指令，所述計算機執行指令被處理器執行時用于實現如權利要求1至8任一項所述的網絡告警事件識別模型的訓練方法。