[发明专利]一种用机器深度学习方式判断并抑制计算机网络故障及广播风暴的方法在审
| 申请号： | 202111619753.7 | 申请日： | 2021-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN114338344A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 杨国文;李超群;胡力文 | 申请（专利权）人： | 北京卓越信通电子股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L41/06 | 分类号： | H04L41/06;H04L41/0631;H04L41/147;H04L43/08;H04L43/0817;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京邦创至诚知识产权代理事务所(普通合伙) 11717 | 代理人： | 张宇锋 |
| 地址： | 100094 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明通信技术领域，尤其是涉及一种用机器深度学习方式判断并抑制计算机网络故障及广播风暴的方法。本发明通过现有的软件将交换机内存、磁盘、CPU、MAC地址表等数据进行采集汇总，并通过以大数据和深度学习的方式预测设备可能出现故障或计算机可能出现的广播风暴，并对其进行抑制或以邮件/短信等方式及时通知相应管理人员进行处理。本发明可以有效避免因故障或广播风暴导致系统紊乱，也可以使管理员可以更快更有效的得知并处。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 深度 学习 方式 判断 抑制 计算机 网络故障 广播 风暴 方法 | ||
【主权项】：
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