基于本体的网络设备脆弱性知识库构建

针对网络设备脆弱性分析与预测,提出一种基于本体的网络设备脆弱性知识库构建方法。该方法将知识库构建分为3个部分：基于通用缺陷列表(CWE)构建网络设备脆弱性本体,形成脆弱性领域语义知识;为解决网络设备脆弱性数据获取难度大的问题,设计开发并发爬虫工具,高效构建网络设备脆弱性数据库;为提升关联规则挖掘效果,借助脆弱性领域语义知识,将构建的脆弱性数据库中、低层级脆弱性提升为高层级脆弱性,提高项集支持度,采用Apriori算法挖掘网络设备和脆弱性之间的关联规则。实验结果表明：构建的网络设备脆弱性知识库中包含更多网络设备和脆弱性关联规则,根据关联规则可对网络设备脆弱性进行有效分析与预测。     

基于神经网络的告警关联

告警关联技术的研究是网络故障管理的中心问题.介绍网络告警关联的基本理论,分析几种用于告警关联的人工智能方法的局限性,提出一种基于神经网络的告警关联方案.该方案中网络权值调整采用反向传播的学习算法,并在Matlab仿真环境下以实际网络的连接中断故障为例,对该关联算法进行了仿真实验.结果表明,基于BP网络的关联算法能够在有限噪声范围内达到正确的告警关联.该方法在处理不确定性信息和抑制噪声方面较码书算法有所改善,具有一定的实用价值.     

电信综合数据网络管理系统

为了对大型电信数据网进行综合统一管理,设计并开发了基于SNMP(S imp le Network M anagem ent Pro-tocol)的综合数据网络管理系统(Sp lenNMS:Sp len Network M anagem ent System)。从网络资源、性能、故障3个方面,着重论述了该系统实现的关键技术,叙述了网络故障信息采集方法和Sp lenNMS的体系结构。针对资源信息种类繁多、差异性大的采集问题,采用基于任务规则的设备资源配置信息采集方法;提出一种改进的性能数据采集及存储方案,解决了海量性能数据采集管理的困难。与流行的MRTG(Mu lti Router Traffic G rap-her)软件相比,该方案减小了最小执行周期;由于采用了基于Trap扩展定义的性能告警处理方法,使性能告警的处理在形式上与设备告警一致。通过在某省会城市大型电信数据网络上的试运行表明,该系统能适应2000台网络设备左右的规模。     

改进加权方法的告警关联分析算法

以往告警关联分析算法中将告警重要性视为相同,为区分不同告警的重要性差异,以及告警中包含信息量的差异性,提出一种改进加权方法的告警关联分析算法。首先将告警信息中有关告警重要性的属性量化,并使用极端梯度提升(XGBoost:eXtreme Gradient Boosting)集成学习模型训练,得到告警属性的权重值,并对告警数据赋予权重;然后,将网络拓扑数据加入滑动窗口中,改进传统滑动窗口划分事务存在的问题,改进后的滑动窗口划分的事务集更加真实可靠;最终将加权后的告警事务集使用加权FP-Growth(Frequent Pattern Growth)算法挖掘频繁告警和关联规则。通过实验验证了该改进加权方法的告警关联分析算法在挖掘频繁告警、重要关联规则和时间上都有很好的性能。     

SDH告警中的知识发现

TMN在电信网中起着越来越重要的作用，通信网的发展，要求网络管理向智能化方向发展．运用人工智能中知识发现和数据挖掘的方法，可以实现知识的自动获取．故障管理是网络管理的重要方面，本论文运用知识发现的方法对TMN子系统-SDH网管系统中传输告警的关联关系进行了挖掘．论丈运用知识发现的方法，以中国电信四川SDH网管系统中的告警数据为例，实现了SDH传输告警关联关系的挖掘算-Apriori算法；分析了重复告警对单前题规则可信度的影响，对算法做了改进，提高了规则的可信度，有利于发现重大告警；讨论了逆规则对规则有效性的影响，对算法进行了进一步的改进，减少了无效规则；对冗余规则进行了压缩，得到了更简明的挖掘结果；分析了部分挖掘结果和算法复杂度．     

网络管理中的一种分级告警关联方法

提出了一种基于ＳＮＭＰ网络管理环境、使用分布式智能代理进行单个网络设备告警关联的算法。算法分成三步：①智能代理驻留在设备本地,对设备发出的告警进行分类,作为协议故障模型有限状态机的输入,产生ＴＣＰ／ＩＰ协议实体的当前状态;②按照服务关系,将状态不正常的协实体关联起来;③对关联的结果赋予一个信念,报告给网络管理中心。该算法将告警关联和故障标识的难度进行了分解,有利于实现网络的实时管理和自动管理。     

计算有圈有向网络根通信可靠度的因子分解算法

对有圈有向网络的拓扑结构进行了研究,提出了一个保持网络可靠度不变的缩减规则和因子分解的一个选边规则.由此建立了一个计算有圈有向网络根可靠度的有效算法.算法的时间复杂度是O(N.(|V|+|E|)),其中N是算法所产生二叉树的叶点数,|V|和|E|分别表示网络的节点数和边数.对一些网络进行了计算,结果显示利用该算法计算根通信可靠度所产生的N比其他算法的要小得多,因此,所提算法更有效.     

基于免疫原理和Boosting机制的模糊分类规则挖掘算法

基于免疫原理和Boosting机制,提出了一种模糊分类规则挖掘算法.该算法主要借鉴于自然免疫系统中的克隆选择原理,通过抗体种群的演化来优化模糊规则.模糊规则库通过增量的方式产生,算法每次运行得到一个规则.Boosting机制用于调整训练数据的权值,使得新生成规则集中于当前未被覆盖或误分类的数据实例.仿真实验表明,所提算法可根据规则的分类精度来调整训练数据的权值,促进了模糊规则之间的协作关系,避免了规则之间相互冲突,提高了系统的分类精度.     

基于遗传算法的网络故障诊断专家系统的设计与实现

采用遗传算法理论实现了故障规则的自动获取,并利用专家系统实现诊断,提高了系统抑制噪声的能力,同时使系统具备了自学习功能,并对该系统的结构和各模块功能进行了阐述.采用面向对象方法和Visual C 6.0程序设计语言开发了一个智能故障诊断专家系统,在校园网环境中进行了实验.调试结果表明,该系统能够在校园网环境下实现告警数据的收集与处理、网络状态的监测以及简单故障的诊断等功能.     

变频调速系统产生SPWM波的一种新方法

介绍了用计算机控制的交流变频调速系统中产生SPMW波的一种新算法。阐述了该算法的工作原理,分析了该算法的实时计算工作量及其计算精度,并与规则采样法作了比较。结果表明：该算法改进了规则采样法,其采样的精度与规则采样法相比有了较大在的提高,开关点更接近于自然采样法。     

农村信用社面向应用层的故障定位模型研究

为了提高农村信用社IT服务质量,利用告警信息迅速准确的定位故障根源,对于快速恢复服务具有重大意义。现有基于SNMP的网管软件以及IT资源监控系统,只能独立显示各个软硬件设备状态,一旦产生大量告警信息,并不能通过智能的分析告警之间的关联关系,找出故障的根源。本文提出了一种面向应用层的告警关联性分析模型,通过对分布式业务系统进行分析,建立告警关联性分析模型[1],设计智能告警关联性分析算法[2],能够利用业务系统产生的告警信息,迅速准确的定位故障根源。     

实验楼火灾安全报警及联动控制系统设计

通过对实验教学楼存在火灾安全隐患的分析,对辽宁工程技术大学综合实验楼火灾自动报警系统、火灾探测器及手动报警按钮、火灾消防联动控制系统进行设计分析,提出了综合实验楼火灾报警及联动控制方案.研究表明,火灾安全报警及联动控制系统设计时除应按照报警及防火设计规范要求外,还应对具体的工程情况具体分析,采用更适用于工程特点的消防系统.设计者要多方面考虑综合因素,使报警准确、联动控制无误.真正做到"防患于未然",达到防灾、灭灾的目的,确保建筑物的安全使用.     

基于预防维修的多元化维修管理体系

针对点检受控管理模型、故障分析模型、可靠性管理模型和状态监测管理模型进行研究,建立了以点检和故障分析为核心的设备故障预警体系;基于状态维修、定期维修、可靠性维修等维修理论,设计了以预防维修为主导的多元化维修管理体系.应用实例表明,该研究成果可有效应用于企业设备资产管理系统中设备运行、维护、维修管理模块的业务设计.     

井下采选充一体化智能运输管控系统设计

针对井下采选充一体化开采技术的发展,为了提高其智能化的水平,加强监测和控制,利用现有的传感技术、计算机网络技术、信息综合处理技术等,构建运输设备“三位一体”的智能运输管控系统。智能运输管控系统基于小波分析和模糊神经网络实现对运行设备的智能实时监测,对设备故障能及早发现并报警,通过专家知识库对设备故障进行分类、存储。从而为解决设备故障提供技术支持。现场实验结果表明智能管控系统可有效地监测设备,对设备故障有一定的预测性,满足井下采选充系统的要求。     

基于嵌入式web服务器和SNMP协议的远程控制系统设计及应用

随着计算机技术和网络技术的不断发展,嵌入式系统在自动化领域和工业控制领域得到了广泛的应用．论文研究设计的嵌入式WEBSERVER实现HTTP功能,用户可在办公室、家庭、外地旅途中,只要有INTERNET网络的地方,通过通用的浏览器对设备或系统进行浏览及控制。除用HTTP实现远程管理外,还可以利用SNMP协议,实现设备的网元管理。完成故障告警和系统维护、性能统计等功能。用户可通过远程终端访问嵌入式Web服务器及时获得更新数据。整个系统在实际应用中取得了比较满意的效果。     

机载告警设备自动测试系统

M型直升机是从国外引进的机型,由于没有配套的二线检测设备,使用维护不便。针对该类设备维护保障过程中存在的实际问题,设计了一种基于PXI仪器模块和GPIB仪器的机载告警设备自动测试系统。构建了专家维修经验故障信息库,运用GPTS软件平台开发了测试程序。使用结果表明：该测试系统测试精度高,故障定位准确,具有较高的使用价值。     

物联网模式下NVR的智能管理与维护

现今的安防行业正面临着两大变革,物联网模式的应用及NVR设备的大规模推广普及。安防行业的信息采集、传感网络、智能分析等技术有了较快的发展。网络摄像机、智能视频分析、智能化周界报警系统、安全与联动的门禁系统、系统整合与集成等许多都带有物联网的特征。因此,从这个意义上讲,安防行业是最早应用物联网技术的行业之一。NVR经过多年的推广普及,大家开始逐步消除了以往的顾虑,越来越接受并认可这种全新的应用模式。现今安防行业主流设备DVR的管理与维护一直是困扰厂家与客户的一大难题,而物联网与NVR设备的引入,为解决这一难题提供了很好的思路,对物联网模式下NVR系统的智能管理与维护进行了分析和探索。     

基于PXE模式的微机维护策略研究

为了减轻微机实验室人员工作强度,提高实验室维护的工作效率,结合PXE(Preboot Execute Environment)网络启动技术,提出了基于网络启动的微机实验室维护方案,并在进一步研究不同网络适配器启动方法的基础上,将不同类型的微机系统整合为单一的启动文件,形成适于不同环境的微机实验室维护策略。经过不同微机实验室的应用,证实了该维护方案的高效性和实用性,为微机实验室的管理提供了借鉴。     

基于博弈变权-云模型的配电网设备精益运维多属性评价

随着国家加快经济发展方式转变和产业结构调整,对配电网精准投资、精益运维提出了新的要求。重点研究了配电网设备运维评价的问题,结合全寿命周期、技术经济等相关理论,考虑状态、成本、效率等构建了一个设备运维多属性评价指标体系,通过相容矩阵分析、G1、改进CRITIC(criteria importance though intercrieria correlation)三种方法计算指标权重,采用合作博弈理论得到组合权重,为了使评价结果更符合配电网高可靠性的要求引入均衡函数修正常权。然后,针对配电网设备运维的模糊性及随机性构建了云模型进行综合评价。实例分析表明:博弈变权和云模型在配电网设备运维评价中具有直观、有效的优点,兼顾了配电网设备的模糊性和不确定性,能够为配电网精准投资、精益运维提供科学可靠的决策依据。     

基于数据挖掘的网络数据库入侵检测系统

提出一种基于数据挖掘的网络数据库入侵检测模型 (NDBIDS) ·讨论了NDBIDS的结构及各部件的功能·利用关联规则Apriori算法 ,对用户正常历史数据进行挖掘 ,并对产生的规则进行归并更新 ,通过训练学习生成异常检测模型 ,并利用此模型实现基于数据挖掘的异常检测·NDBIDS可以检测伪装攻击、合法用户的攻击和攻击企图三种类型的攻击 ,通过实验给出了相应攻击的检测率、假报警率、漏报率和检测正确率·本系统的建立不依赖于经验 ,具有较强的灵活性