知识图谱拓扑推理在软件定义网络故障检测中的应用  

Application of knowledge graph topology reasoning in software defined network fault detection

作　　者：伍乙生 Wu Yisheng(Zhaoqing Medical College,Zhaoqing 526070,China)

机构地区：[1]肇庆医学高等专科学校,广东肇庆526070

出　　处：《无线互联科技》2023年第14期100-102,共3页Wireless Internet Technology

基　　金：广东省教育厅普通高校特色创新类项目,项目编号:2022KTSCX355;肇庆市科学技术局科技创新指导类项目,项目编号:2022040306005。

摘　　要：随着软件定义网络(Software Defined Network, SDN)广泛应用,故障检测对网络稳定性和可靠性至关重要。传统方法面临诸多挑战,如高计算复杂度、低准确率等。文章提出一种基于知识图谱拓扑推理的SDN故障检测方法,以提高效率和准确度。首先,将SDN网络中的实体和关系抽象为知识图谱。其次,通过基于图卷积网络的拓扑推理模型,学习实体间相似性。最后,提出一种基于实体聚类的故障检测算法,分析聚类异常程度以检测故障。实验结果表明,该方法在各评估指标上具有优越性。本研究为SDN故障检测提供新思路和技术支持。SDN network entities and relationships into knowledge graphs,learn inter-entity similarity,and propose a fault detection algorithm based on entity clustering for analyzing abnormal clustering degrees.Experiment results show superiority in evaluation indices,providing new ideas and technical support for SDN fault detection.

关 键 词：软件定义网络 故障检测 知识图谱 拓扑推理 图卷积网络 

分 类 号：TP393.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]