基于图门控卷积的实时网络异常检测模型

本文主要探讨了GAD（Graph-based Anomaly Detection with Gated Convolution，基于拓扑感知的时间序列异常检测）模型，该模型在智能运维和网络节点设备异常检测领域中展现出强大的性能。针对网络中的关键指标如链路时延、网络吞吐率和设备内存使用率等时间序列数据，GAD模型利用图论和深度学习技术来解决实时性需求下的异常检测问题。 GAD模型的核心思想是结合门控卷积（gated convolution）和图卷积（graph convolution）。门控卷积通过引入门控机制，能够并行提取时间维度特征，这不仅提高了处理效率，还能更好地捕捉数据中的动态变化。同时，图卷积则利用网络拓扑结构来挖掘数据的空间依赖关系，这对于理解网络中不同节点之间的相互影响至关重要。 模型的工作流程包括两个主要部分：时空特征提取编码器和卷积解码器。编码器首先将原始输入时序数据转化为包含时空特征的编码表示，而解码器则利用这些编码重构原始数据。通过比较原始数据和重构数据之间的残差，模型能够计算出异常分数，以此来判断数据点是否为异常。实验结果表明，相比于现有的时间序列异常检测基准模型，GAD在公开数据集和模拟仿真平台上显示出更高的识别准确率，这证明了其在实际网络运维中的实用价值。 此外，本文还强调了关键词“智能运维”、“异常检测”和“时空卷积”的应用，反映出研究者对结合最新深度学习技术和网络运维背景的重视。中图分类号TP393标明了本研究属于计算机科学技术领域，文献标识码A表明其学术质量得到了认可，doi:10.11959/j.issn.1000-436X.2020113提供了论文的国际唯一标识，方便读者追踪和引用。 GAD模型提供了一种新颖且有效的框架，用于在网络环境中进行高效、准确的异常检测，对于提升智能运维水平和故障根源分析能力具有重要意义。随着网络规模和复杂度的增加，这类基于拓扑感知的方法有望成为未来网络监控和运维的重要工具。