【摘 要】
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网络切片中的异常检测问题是实现网络切片自动化管理的重要研究内容,针对网络切片中物理节点的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述的分布式在线物理节点异常检测方法。基于支持向量数据描述建立了一种分布式的物理节点异常检测模型;通过引入随机近似函数,解决了数据分布式存储场景下的核函数计算问题,从而实现观测数据的切片内处理;基于随机梯度下降法,提出了一种在线的物理节点异常检测算法,保证了模型动态更新并减轻
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学移动通信重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571073),重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-M201800601)。
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网络切片中的异常检测问题是实现网络切片自动化管理的重要研究内容,针对网络切片中物理节点的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述的分布式在线物理节点异常检测方法。基于支持向量数据描述建立了一种分布式的物理节点异常检测模型;通过引入随机近似函数,解决了数据分布式存储场景下的核函数计算问题,从而实现观测数据的切片内处理;基于随机梯度下降法,提出了一种在线的物理节点异常检测算法,保证了模型动态更新并减轻了异常数据导致的模型性能下降。在不同条件下进行了仿真分析,仿真结果表明,该方法可在避免切片间观测数据传输
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