基于改进K-means算法的网络安全设备故障案例推理研究

Research on fault case-based reasoning of network security equipment based on improved K-means algorithm

网络安全设备在重点网络信息保护中发挥着重要作用,为保证其稳定可靠安全运行需要对故障进行预测和快速诊断。针对该类设备的故障特点和故障案例数据特性,提出了对案例数据进行优化、降维、聚类、相似性检索和推理的应用方案。利用改进K-means算法实现对案例的并行检索,充分利用案例数据的统计特性,引入加权因子对案例检索进行引导;在相似性检索和推理过程中,使用加权因子赋值的方法进行KNN运算,可以减少数据统计和聚类孤立点对系统的影响,提升案例推理的抗噪能力。仿真结果显示其在提升故障案例推理系统运行稳定性、运算效率和推理准确性上有明显成效,在该类设备故障实时预测和诊断方面有较好的应用前景。