被動(dòng)分簇下云服務(wù)器通信串口故障數(shù)據(jù)識(shí)別

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摘  要： 由于云服務(wù)器通信網(wǎng)中數(shù)據(jù)流量龐大且復(fù)雜，同時(shí)受到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和配置的多樣性以及動(dòng)態(tài)變化的影響，傳統(tǒng)的主動(dòng)探測(cè)或人工分析方法難以準(zhǔn)確識(shí)別漏洞弧段，導(dǎo)致故障數(shù)據(jù)識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率受到限制。因此，研究一種基于被動(dòng)分簇的云服務(wù)器通信串口故障數(shù)據(jù)識(shí)別方法。由被動(dòng)分簇算法確定云服務(wù)器通信串口的通信網(wǎng)的漏洞弧段，基于信息熵的量化方法，提取云服務(wù)器通信串口通信網(wǎng)漏洞弧段中節(jié)點(diǎn)流量數(shù)據(jù)的熵值特征，將其作為串口故障數(shù)據(jù)分類(lèi)方法的分類(lèi)目標(biāo)，并以K?means聚類(lèi)的方式判定云服務(wù)器通信串口流量數(shù)據(jù)的故障類(lèi)型，實(shí)現(xiàn)被動(dòng)分簇下云服務(wù)器通信串口故障數(shù)據(jù)識(shí)別。（剩余7918字）