CN111865660A - 一种用于网络设备的运行风险评价方法和系统 - Google Patents

一种用于网络设备的运行风险评价方法和系统 Download PDF

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陈锦荣
李响
郭为斌
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黄红远
谭振鹏
姚若昊
邓智广
张文骏
曾晓丹
吴越
李伟业
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Abstract

本发明涉及一种用于网络设备的运行风险评价方法，包括以下步骤：S1：计算网络设备i的重要性参数Ai；S2：得到网络设备i的告警危害程度参数Ki；S3：计算网络设备i发生告警的数学期望EXi；S4：通过重要性参数Ai、告警危害程度参数Ki和发生告警的数学期望EXi计算网络设备i的风险值Wi；S5：根据风险值Wi的优先级处理告警设备。本发明提供的一种用于网络设备的运行风险评价方法和系统，通过计算网络设备i的重要性参数Ai、网络设备i的告警危害程度参数Ki和网络设备i发生告警的数学期望EXi来计算网络设备i的风险值Wi，通过风险值Wi来决定优先处理告警设备，对网络设备进行客观定量的风险评估，以风险值的大小为序指导运行人员进行异常处理。

Description

一种用于网络设备的运行风险评价方法和系统
技术领域
本发明涉及风险评估领域，更具体地，涉及一种用于网络设备的运行风险评价方法和系统。
背景技术
目前电力企业已经建立完善的工业控制系统以及相应的网络，随着网络设备的增多，亦相应增加了对网络设备进行运行监视的需求。但多年来的网络设备的运行可靠性较高，导致对网络设备的运行监视积极性不高，往往在设备发生较严重的故障后，对业务造成一定影响时，才进行相应的处理，在事前对设备的运行风险评价能力不足，也没有完善的方案对其进行评价。
目前对网络设备的运行风险主要进行主观性的定性评估，没有做到客观地定量衡量，不能很好区分各种运行风险的处理优先级；主要依靠主观评价，不能很好的区分重要设备以及次要设备；风险评估过程中，只对风险后果进行了完善的评估，但是对于风险发生的概率缺乏定量的评估方法，主要依靠主观认识，造成主观随意性过大，使用者容易根据自身经验去决策网络设备的风险处理，存在系统性的风险。
综上，现有的网络设备风险评估方法主要依赖人的主观认识，缺乏统计学上的客观定量支撑，导致结果不严密，不能很好的指导网络设备运维，及时对网络设备风险进行处理，最终往往变成对业务造成实在影响时，才处理设备的异常。
现有的数据网络设备风险评估方法，专利名称为一种数据网络设备风险评估方法及装置，专利号为201510218481.8，是检测所述网络设备的运行状态；根据运行状态计算每个风险区域中风险指标的风险度；根据该网络设备中所有风险区域中风险指标的风险度对该网络设备运行状态进行风险评估，并没有客观定量地进行评估，只是广泛设置风险区域，并没有针对某一个网络设备。
发明内容
本发明为解决现有的网络设备风险评估方法缺乏统计学上的客观定量支撑的技术缺陷，导致结果不严密，不能及时指导网络设备运维的困难，提供了一种用于网络设备的运行风险评价方法和系统。
为实现以上发明目的，采用的技术方案是：
一种用于网络设备的运行风险评价方法，包括以下步骤：
S1：计算网络设备i的重要性参数Ai；
S2：得到网络设备i的告警危害程度参数Ki；
S3：计算网络设备i发生告警的数学期望EXi；
S4：通过重要性参数Ai、告警危害程度参数Ki和发生告警的数学期望EXi计算网络设备i的风险值Wi；
S5：根据风险值Wi的优先级处理告警设备。
上述方案中，通过计算网络设备i的重要性参数Ai、网络设备i的告警危害程度参数Ki和网络设备i发生告警的数学期望EXi来计算网络设备i的风险值Wi，通过风险值Wi来决定优先处理告警设备，对网络设备i进行客观定量的风险评估，以风险值的大小为序指导运行人员进行异常处理。
在步骤S1中，所述重要性参数Ai的计算方法为：Ai＝0.5Bi+0.5Ci；
其中Bi是网络设备i的连接数占网络总连接数的比例；Ci是网络中所有最短路径中，经过该网络设备i的最短路径数占总数的比例。
所述网络设备i的连接数占网络总连接数的比例Bi的计算方法为：
Figure BDA0002536172870000021
式中bij表示连接节点附近的连接数，dj表示整个网络的连接数量。
网络中所有最短路径中，经过该网络设备i的最短路径数占总数的比例Ci的计算方法为：
Figure BDA0002536172870000022
式中Csti表示从设备s经过网络设备i到设备t的最短路径数目，Cst表示从设备s到设备t的最短路径数目。
在步骤S2中，所述告警危害程度参数Ki按照告警危害的优先级进行评分，得出告警危害程度参数Ki。
所述告警危害的优先级包括以下算法：设置“业务不可用”的告警影响的风险分值为5，设置“设备不可用”的告警影响的风险分值为4，设置“业务性能下降”的告警影响的风险分值为3，设置“设备性能下降”的告警影响的风险分值为2，设置“无明显影响”的告警影响的风险分值为1；按照以上告警风险来确定告警危害程度参数Ki。
在步骤S3中，网络设备发生告警的数学期望EXi的算法为：当设备在保修期Ti内，发生的数学期望
Figure BDA0002536172870000031
其中Ni为设备的运行时间，并且Ni<Ti；当设备在保修期Ti外，发生的数学期望EXi＝1。
在步骤S4中，网络设备的风险值Wi计算方法为：
Wi＝Ai×Ki×EXi。
一种用于网络设备的运行风险评价系统，应用了一种用于网络设备的运行风险评价方法，其特征在于，包括数据输入模块，数据处理模块和数据输出模块；所述数据输入模块的输出端与所述数据处理模块的输入端通信连接，所述数据处理模块的输出端与所述数据输出模块的输入端通信连接；所述数据输入模块用于输入连接节点附近的连接数bij、整个网络的连接数量dj、从设备s经过网络设备i到设备t的最短路径数目Csti、从设备s到设备t的最短路径数目Cst、告警危害程度参数Ki和网络设备的运行时间Ni；所述数据处理模块用于计算网络设备的重要性参数Ai、告警危害程度参数Ki、发生告警的数学期望EXi和风险值Wi；所述数据输出模块用于输出风险值Wi，操作人员根据风险值Wi的优先级处理告警设备。
所述数据处理模块包括以下算法：
所述重要性参数Ai的计算方法为：Ai＝0.5Bi+0.5Ci，其中Bi是网络设备i的连接数占网络总连接数的比例；Ci是网络中所有最短路径中，经过该网络设备的最短路径数占总数的比例；
所述网络设备的连接数占网络总连接数的比例Bi的计算方法为：
Figure BDA0002536172870000032
式中bij表示连接节点附近的连接数，dj表示整个网络的连接数量；
网络中所有最短路径中，经过该网络设备i的最短路径数占总数的比例Ci的计算方法为：
Figure BDA0002536172870000033
式中Csti表示从设备s经过网络设备i到设备t的最短路径数目，Cst表示从设备s到设备t的最短路径数目；
网络设备i发生告警的数学期望EXi的算法为：当设备在保修期Ti内，发生的数学期望
Figure BDA0002536172870000041
其中Ni为设备的运行时间，并且Ni<Ti；当设备在保修期Ti外，发生的数学期望EXi＝1；
网络设备i的风险值Wi计算方法为：
Wi＝Ai×Ki×EXi。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供的一种用于网络设备的运行风险评价方法和系统，通过计算网络设备的重要性参数Ai、网络设备的告警危害程度参数Ki和网络设备发生告警的数学期望EXi来计算网络设备的风险值Wi，通过风险值Wi来决定优先处理告警设备，对网络设备进行客观定量的风险评估，以风险值的大小为序指导运行人员进行异常处理。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
如图1所示，一种用于网络设备的运行风险评价方法，包括以下步骤：
S1：计算网络设备i的重要性参数Ai；
S2：得到网络设备i的告警危害程度参数Ki；
S3：计算网络设备i发生告警的数学期望EXi；
S4：通过重要性参数Ai、告警危害程度参数Ki和发生告警的数学期望EXi计算网络设备i的风险值Wi；
S5：根据风险值Wi的优先级处理告警设备。
上述方案中，通过计算网络设备i的重要性参数Ai、网络设备i的告警危害程度参数Ki和网络设备i发生告警的数学期望EXi来计算网络设备i的风险值Wi，通过风险值Wi来决定优先处理告警设备，对网络设备i进行客观定量的风险评估，以风险值的大小为序指导运行人员进行异常处理。
在步骤S1中，所述重要性参数Ai的计算方法为：Ai＝0.5Bi+0.5Ci；
其中Bi是网络设备i的连接数占网络总连接数的比例；Ci是网络中所有最短路径中，经过该网络设备i的最短路径数占总数的比例。
所述网络设备i的连接数占网络总连接数的比例Bi的计算方法为：
Figure BDA0002536172870000051
式中bij表示连接节点附近的连接数，dj表示整个网络的连接数量。
网络中所有最短路径中，经过该网络设备i的最短路径数占总数的比例Ci的计算方法为：
Figure BDA0002536172870000052
式中Csti表示从设备s经过网络设备i到设备t的最短路径数目，Cst表示从设备s到设备t的最短路径数目。
在步骤S2中，所述告警危害程度参数Ki按照告警危害的优先级进行评分，得出告警危害程度参数Ki。
所述告警危害的优先级包括以下算法：设置“业务不可用”的告警影响的风险分值为5，设置“设备不可用”的告警影响的风险分值为4，设置“业务性能下降”的告警影响的风险分值为3，设置“设备性能下降”的告警影响的风险分值为2，设置“无明显影响”的告警影响的风险分值为1；按照以上告警风险来确定告警危害程度参数Ki。
在步骤S3中，网络设备i发生告警的数学期望EXi的算法为：当设备在保修期Ti内，发生的数学期望
Figure BDA0002536172870000053
其中Ni为设备的运行时间，并且Ni<Ti；当设备在保修期Ti外，发生的数学期望EXi＝1。
在步骤S4中，网络设备i的风险值Wi计算方法为：
Wi＝Ai×Ki×EXi。
实施例2
一种用于网络设备的运行风险评价系统，应用了一种用于网络设备的运行风险评价方法，其特征在于，包括数据输入模块，数据处理模块和数据输出模块；所述数据输入模块的输出端与所述数据处理模块的输入端通信连接，所述数据处理模块的输出端与所述数据输出模块的输入端通信连接。
所述数据输入模块包括连接节点附近的连接数bij、整个网络的连接数量dj、从设备s经过网络设备i到设备t的最短路径数目Csti、从设备s到设备t的最短路径数目Cst、告警危害程度参数Ki和网络设备的运行时间Ni；
所述数据处理模块包括以下算法：
所述重要性参数Ai的计算方法为：Ai＝0.5Bi+0.5Ci，其中Bi是网络设备i的连接数占网络总连接数的比例；Ci是网络中所有最短路径中，经过该网络设备i的最短路径数占总数的比例；
所述网络设备i的连接数占网络总连接数的比例Bi的计算方法为：
Figure BDA0002536172870000061
式中bij表示连接节点附近的连接数，dj表示整个网络的连接数量；
网络中所有最短路径中，经过该网络设备i的最短路径数占总数的比例Ci的计算方法为：
Figure BDA0002536172870000062
式中Csti表示从设备s经过网络设备i到设备t的最短路径数目，Cst表示从设备s到设备t的最短路径数目；
网络设备i发生告警的数学期望EXi的算法为：当设备在保修期Ti内，发生的数学期望
Figure BDA0002536172870000063
其中Ni为设备的运行时间，并且Ni<Ti；当设备在保修期Ti外，发生的数学期望EXi＝1；
网络设备i的风险值Wi计算方法为：
Wi＝Ai×Ki×EXi。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于网络设备的运行风险评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：计算网络设备i的重要性参数Ai；
S2：得到网络设备i的告警危害程度参数Ki；
S3：计算网络设备i发生告警的数学期望EXi；
S4：通过重要性参数Ai、告警危害程度参数Ki和发生告警的数学期望EXi计算网络设备i的风险值Wi；
S5：根据风险值Wi的优先级处理告警设备。
2.根据权利要求1所述的一种用于网络设备的运行风险评价方法，其特征在于，在步骤S1中，所述重要性参数Ai的计算方法为：Ai＝0.5Bi+0.5Ci；
其中Bi是网络设备i的连接数占网络总连接数的比例；Ci是网络中所有最短路径中，经过该网络设备i的最短路径数占总数的比例。
3.根据权利要求2所述的一种用于网络设备的运行风险评价方法，其特征在于，所述网络设备i的连接数占网络总连接数的比例Bi的计算方法为：
Figure FDA0002536172860000011
式中bij表示连接节点附近的连接数，dj表示整个网络的连接数量。
4.根据权利要求2所述的一种用于网络设备的运行风险评价方法，其特征在于，网络中所有最短路径中，经过该网络设备i的最短路径数占总数的比例Ci的计算方法为：
Figure FDA0002536172860000012
式中Csti表示从设备s经过网络设备i到设备t的最短路径数目，Cst表示从设备s到设备t的最短路径数目。
5.根据权利要求2所述的一种用于网络设备的运行风险评价方法，其特征在于，在步骤S2中，所述告警危害程度参数Ki按照告警危害的优先级进行评分，得出告警危害程度参数Ki。
6.根据权利要求5所述的一种用于网络设备的运行风险评价方法，其特征在于，所述告警危害的优先级包括以下算法：设置“业务不可用”的告警影响的风险分值为5，设置“设备不可用”的告警影响的风险分值为4，设置“业务性能下降”的告警影响的风险分值为3，设置“设备性能下降”的告警影响的风险分值为2，设置“无明显影响”的告警影响的风险分值为1；按照以上告警风险来确定告警危害程度参数Ki。
7.根据权利要求6所述的一种用于网络设备的运行风险评价方法，其特征在于，在步骤S3中，网络设备i发生告警的数学期望EXi的算法为：当设备在保修期Ti内，发生的数学期望
Figure FDA0002536172860000021
其中Ni为设备的运行时间，并且Ni<Ti；当设备在保修期Ti外，发生的数学期望EXi＝1。
8.根据权利要求7所述的一种用于网络设备的运行风险评价方法，其特征在于，在步骤S4中，网络设备i的风险值Wi计算方法为：
Wi＝Ai×Ki×EXi。
9.一种用于网络设备的运行风险评价系统，应用了权利要求8所述的一种用于网络设备的运行风险评价方法，其特征在于，包括数据输入模块，数据处理模块和数据输出模块；所述数据输入模块的输出端与所述数据处理模块的输入端通信连接，所述数据处理模块的输出端与所述数据输出模块的输入端通信连接；所述数据输入模块用于输入连接节点附近的连接数bij、整个网络的连接数量dj、从设备s经过网络设备i到设备t的最短路径数目Csti、从设备s到设备t的最短路径数目Cst、告警危害程度参数Ki和网络设备的运行时间Ni；所述数据处理模块用于计算网络设备的重要性参数Ai、告警危害程度参数Ki、发生告警的数学期望EXi和风险值Wi；所述数据输出模块用于输出风险值Wi，操作人员根据风险值Wi的优先级处理告警设备。
10.根据权利要求9所述的一种用于网络设备的运行风险评价系统，其特征在于，所述数据处理模块包括以下算法：
所述重要性参数Ai的计算方法为：Ai＝0.5Bi+0.5Ci，其中Bi是网络设备i的连接数占网络总连接数的比例；Ci是网络中所有最短路径中，经过该网络设备i的最短路径数占总数的比例；
所述网络设备i的连接数占网络总连接数的比例Bi的计算方法为：
Figure FDA0002536172860000022
式中bij表示连接节点附近的连接数，dj表示整个网络的连接数量；
网络中所有最短路径中，经过该网络设备i的最短路径数占总数的比例Ci的计算方法为：
Figure FDA0002536172860000031
式中Csti表示从设备s经过网络设备i到设备t的最短路径数目，Cst表示从设备s到设备t的最短路径数目；
网络设备发生告警的数学期望EXi的算法为：当设备在保修期Ti内，发生的数学期望
Figure FDA0002536172860000032
其中Ni为设备的运行时间，并且Ni<Ti；当设备在保修期Ti外，发生的数学期望EXi＝1；
网络设备的风险值Wi计算方法为：
Wi＝Ai×Ki×EXi。
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