[发明专利]一种基于SVDD的网络切片物理节点异常检测方法

说明书

本发明涉及一种基于SVDD的网络切片物理节点异常检测方法，属于移动通信技术领域。该方法在网络切片场景下，采用网络切片部署和VNF产生观测数据的模型，结合考虑无监督异常检测和VNF观测数据网络切片间共享，构建分布式部署于各网络切片管理器上的网络切片物理节点异常检测模型，通过随机近似函数实现在各切片内分布式处理VNF观测数据，最后采用随机梯度下降法实现分布式在线的物理节点异常检测。本发明能够在利用虚拟网络功能观测数据实现物理节点异常检测的同时，保证观测数据在切片内处理，从而解决VNF运营方担忧的信息泄露问题。

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，涉及一种网络切片场景下的物理节点异常检测方法。

背景技术

随着移动互联网技术的快速发展，如今正在研究下一代通信系统，以满足更加多样化的业务需求。移动通信系统发展的主要推动力之一是需要支持各种垂直行业，这些垂直行业有着截然不同的业务需求，业务场景更加多样化。传统网络采用的架构方法，无法满足垂直市场在延迟，可扩展性，可用性和可靠性方面提出的多样化性能需求。如何在同一个底层物理网络上服务多种性能需求不同的业务，网络切片技术应运而生。

网络切片将一个物理网络划分为多个虚拟网络，每个虚拟网络都可以针对特定类型的应用程序或用户进行定制和优化，根据不断变化的用户需求将共享的物理网络资源动态高效地分配给各逻辑网络切片。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)和网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)等技术，可以为运营商提供创建多个虚拟网络切片所需的可编程、灵活和模块化特性。网络切片由虚拟网络功能(Virtualnetwork function,VNF)根据用户场景或业务模型进行组合，形成有序的VNF集合，即服务功能链(Service Function Chain,SFC)。

网络切片增加了网络管理的复杂性，尤其是在部署有大量网络切片的情况下，因此对网络切片的自动化管理至关重要。实现网络切片的自动化管理，首先要能够迅速检测到网络切片中的异常。

针对现有技术，发现其存在如下缺点：现有网络切片研究大都针对服务功能链的部署和迁移问题，有部分研究针对VNF的异常检测问题。尽管网络切片中底层物理节点的异常会导致在它上面部署的所有网络切片的性能下降，但少有研究针对底层物理节点进行异常检测；现有的网络切片异常检测研究多采用网络中观测数据集中处理的方式，有研究在网络中引入了额外的通信开销，此类通信会占用网络中的带宽资源，同时带来了更多的时间成本；网络切片异常检测中机器学习类的研究常采取的离线训练方式，与VNF的动态部署特性相冲突，检测模型在不能实现动态更新的情况下会出现明显的老化效应，即检测性能的下降。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种分布式在线的网络切片中物理节点异常检测方法，该方法能够在有效利用VNF观测信息实现底层物理节点异常检测的同时，避免VNF观测数据在切片间的共享，动态更新检测模型。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于SVDD的网络切片物理节点异常检测方法，在网络切片场景下，采用网络切片部署和虚拟网络功能(Virtual network function,VNF)产生观测数据的模型，结合考虑无监督异常检测和VNF观测数据网络切片间共享，构建分布式部署于各网络切片管理器上的网络切片物理异常检测模型，通过随机近似函数实现在各切片内分布式处理VNF观测数据，最后采用随机梯度下降法实现分布式在线的物理节点异常检测。