JP2823698B2 - 事象相関 - Google Patents

事象相関

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JP2823698B2 JP6518758A JP51875894A JP2823698B2 JP 2823698 B2 JP2823698 B2 JP 2823698B2 JP 6518758 A JP6518758 A JP 6518758A JP 51875894 A JP51875894 A JP 51875894A JP 2823698 B2 JP2823698 B2 JP 2823698B2
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Description

【発明の詳細な説明】 発明の背景 本発明は、通信ネットワークの管理システムの動作に
関する。
これらのシステムは、通信ネットワークで見られるよ
うな対話式ネットワーク素子の動作状態を監視し、或る
場合には制御するために使用される。ネットワークの管
理システムにおいて、モニタ装置は色々なネットワーク
素子の動作状態を感知し、各装置の動作中の重要な事象
に応答してネットワーク管理装置に信号を送る。信号は
また、装置の状態を警報するために人間の仲介によって
も送ることができる。本明細書において“事象”という
用語は、或る状態を示すか、或いは状態を変化させ、そ
のような信号を送るのに使用される。一般的に、これら
の事象とは故障であり、モニタ装置は故障が検出された
際にネットワーク管理システムに警報信号を送るための
故障検出装置である。
例えば、通信ネットワークにおいて、スイッチングセ
ンタの故障によって発生する警報信号は、形成されるべ
き別の経路設定を準備し、故障のスイッチセンタになさ
れる何等かの必要な修理作業も手配するためにシステム
の管理者に警報する。或るシステムにおいて、これらの
応答は自動化することができるが、より一般的に故障は
人間の介入を必要とし、システムは、システムの管理者
に注意を要する故障の詳細を提供するだけである。これ
は、管理者が、安全な臨界、優先性、および現場作業者
のような要因を考慮に入れて、利用可能なリソースの場
所を効果的に組織化にすることができる。
これによって、システムの管理者はルーチンの保守作
業のために取り外された装置によって生じるような既に
分かっている原因を持つあまり重要でない警報を無視す
ることもできる。
高速ビットのラインシステムの故障のようなネットワ
ークの故障の影響が、依存性リソースの階層へ伝播し、
多くのほぼ同時の警報メッセージを開始することが十分
に確立される。時間および他のリソースは、根底にある
原因が識別されていないならば、全ての警報のリソース
を調査することによって無駄にされる可能性がある。
故障は、その故障の源に直接接続された全ての装置、
或いは１つの地理的な場所の全ての装置（それらは地理
的に互いに離れている可能性があるが）、或いは特定の
型の全ての装置に影響を及ぼす可能性がある。例えば、
外部の電波干渉は、干渉源の電波の範囲内で特定の周波
数で動作するネットワーク内の全ての無線リンクに影響
を及ぼすことができるが、ネットワークの接続の観点か
ら、それらは互いに離れているように見える。この知識
に基いて、時間的に非常に近接して発生する警報メッセ
ージは、結合或いは相関する傾向があることは知られて
いる。
警報メッセージが相関すると考えられる時間ウインド
ウの大きさは最適化されなければならない、即ちその設
定が大き過ぎるならば、接続されていないリソースから
の警報メッセージが時間ウインドウに到達する機会が増
加し、その設定が小さ過ぎるならば、依存性する警報メ
ッセージの一部分のみが時間ウインドウに到達すること
ができる。
或る環境において、関連する故障は後でシステムによ
ってのみ検出されることができる。例えばこれは、最初
の故障の時間に動作中でなかった装置が、後で故障した
装置との接触を設定しようと試みる場合である。
ネットワークの操作者は、ネットワークの特性に従っ
て適切なウインドウの大きさを決定することができる。
これは、ネットワークの特性およびその中で監視される
故障に依存する。故障が、自動的によりもむしろ人間の
仲介によってシステムに報告されるか、或いはそれらの
正確なタイミングを測定するのが困難な環境において、
ウインドウほほぼ時間或いは更に日付けの順序で、また
連続的に自動的に監視されるシステムに関しては適切な
時間ウインドウで秒単位で測定することができる。
勿論、２つの事象が一度に一緒に発生するという史実
のみでは、それらの間に偶然的な関係があることを必ず
しも示さない。どんな最適化された時間ウインドウが選
択されても、２つ以上の独立した警報の階層が同じ時間
ウインドウ内に報告する可能性は有限のままである。
次の説明の便宜上、同じ時間ウインドウ内で発生する
事象は、同時であると呼ばれる。
単一のウインドウ内の時間的相関は実行するための簡
単な技術であるが、依存性が警報メッセージ間に実際に
存在するかどうかは確実ではない。同時性が依存性を立
証することはできず、従って警報メッセージ間の因果関
係を証明することはできない。
これらの問題がネットワークのコンピュータモデルを
組立てるか、或るいは操作者の知識に頼ることによって
アプローチされてきたネットワーク管理システムは、既
に知られている。Kerscsberg氏、他による論文（実存関
係のアプローチに関する第９回国際会議の議事録、Laus
anul,1990年10月、225乃至269頁）において、この問題
が論議された。ネットワークのレイアウトの知識は、幾
つかの警報が互いに関連していることを識別するのに使
用される。Wolson氏、他による別の論文（ソフトウエア
エンジニアリングに関するIEEEの会報、第17巻、第９
号、1991年９月、944乃至953頁）には、そのような知識
に基いたシステムに使用するのに適した実験計画記録が
説明されている。しかしながら、この方法はシステムの
詳細で最新の知識を要求し、その正確さは関連する要因
の全ての認識によって決まる。更に、そのようなモデル
は個々の装置ごとに特定されており、一般的な応用性を
有さない。本発明は、関連する警報の事象の識別のため
の経験的アプローチを採用することによってこれらの欠
点を解決する。
本発明の第１の態様によると、通信ネットワークのた
めのネットワーク管理システムにおいて警報信号を自動
的に処理するための方法が提供され、前記警報信号は、
通信ネットワークの複数の構成要素内で発生する警報様
態の結果として通信ネットワークにおいて発生し、前記
方法は通信ネットワークからネットワーク管理システム
へ警報信号を伝播するステップを含み、更に警報状態が
基準時間中に通信ネットワークのネットワーク管理シス
テムの記憶成形部分で発生する時間に関する経時的デー
タを記憶し、通信ネットワークの予め決められた時間ウ
インドウ内で発生する警報状態を識別し、同じ時間ウイ
ンドウ内で偶然に発生する識別された警報状態の対の統
計的確率を決定するために経時的データを解析すること
によって識別された警報状態を相関させ、ネットワーク
管理システムの表示装置上にその統計的確率の少なくと
も幾つかを表示するステップによって特徴付けられる。
この方法で経時的警報状態のデータを使用することに
よって、警報状態間の蓋然的な関連性を識別することが
できる。その様な関連性は、ネットワークの構成要素間
の関連性に関する先行技術の知識無しに、本発明の経時
的な時間相関技術の使用によって識別することができ
る。
本発明は、ネットワークのモデルを予め組立てる必要
性を取り除く、それは一方が他方の直接の結果である
が、或いはそれらが幾つかの共通の根本原因を有するか
の何れかの意味で、関連する可能性の高い事象を識別す
る。
その方法は、識別された警報状態の１つを選択をし、
残りの識別された警報状態の各々に対して、偶然に同じ
時間ウインドウ内で発生する警報状態および選択された
警報状態の統計的な確率を決定するステップを含むこと
が好ましい。
それは、統計的な確率を大きさの小さいものから順番
にランク付けするステップを含むことが有効である。
その方法は、予め決められた閾値より下の統計的な確
率を識別するステップを含むことが有効である。
本発明の１つの構成において、基準時間の期間は、等
しい継続時間を有する複数の時間ウインドウに分割さ
れ、偶然に同じ時間ウインドウ内で発生する一対の警報
状態ARmおよびARnの統計的な確率は以下の式によって決
定される。
ここで、 ARmに対するARnの依存性をテストする時の、 ｋは、ARmが発生する時間ウインドウの数であり、 ｒは、時間ウインドウの１つにおいて活性であるARm
の確率であり、 ｐは、事象ARmおよびARnの両方が発生する時間ウイン
ドウの数である。
基準時間の期間は固定されるか、或いはそれは、警報
状態が発生する時間に関する経時的データを記憶するス
テップステップを周期的に繰り返すことによって、即ち
予め決められた時間ウインドウ内で発生する警報状態に
関するデータを加えることによって、連続的に更新され
ることができる。
解析は回顧的に行うことができる、即ち警報状態に因
る故障が明白にされた後で、故障の根本原因は識別され
ることができ、それによって他のものを故障させる信頼
できない構成要素を識別することができる。その代り
に、解析は、故障の原因の場所を突き止めて修理するた
めに故障状態中に実時間で行われ、その結果技術者の同
伴を必要とせずに他の故障の警報を明らかにすることが
できる。
本発明は、警報状態の同時発生の統計的な確率の解析
に依存している。本質的に、２つの独立した警報状態の
非常にい低い確率、即ちそられの両方は殆ど同時発生し
ないという事実に依存している。従って、それにも関わ
らず同時に発生する２つの希な警報状態の経歴があるな
らば、警報状態は独立しておらず、それらの間に関連性
がある可能性がある。この方法は、可能性の整合のため
に操作者によって対で選択された警報状態を比較するた
めに使用されることができるが、別の構造において、同
時発生する全ての警報状態の間で比較が行われ、それか
ら偶然に一時に一緒に発生するそれらの計算された確率
の順序に従ってランク付けされる。これらは、一般に２
つのグループに分けられる、即ち偶然に一緒に発生する
高い確率を有するものと、ずっと低い確率を有するもの
とに分けられ、それらの同時性がランダムに一致しそう
にないことと、それらの間に関連性がありそうなことと
を示す。多くの潜在的関係が評価される大型のシステム
に関して、そのような警報状態を識別する方法が望まし
い。
その方法は、ランク順の警報状態の表示がスクリーン
の表示において相関する警報状態のみを強調するか、或
いは相関する警報状態のみを表示することを含む。それ
以下になると原因が関連し易くなる閾値が予め決定され
るか、或いは閾値はケースバイケースで決定される確率
のパターンによって変化する可能性がある。この閾値の
レベルは、どの警報状態が表示されるか或いは強調され
るかを決定することができる。２つ以上の閾値を使用し
て、相関関係の確実性の異なったレベルを識別すること
ができる。
２つ以上の閾値を使用して、相関関係の確実性の異な
ったレベルを識別することができる。
基準時間の期間を固定することができるが、データが
連続的に更新されることが好ましい。これはシステムに
学習させ、データベースが大きくなるに従って、以前よ
りも信頼できるものになる。
或る環境において、原因の報告と効果の報告との間、
或いは共通の原因からの２つの効果の報告の間で系統的
に遅延する可能性がある。これが起こる可能性のあるシ
ステムにおいて、その方法は、互いの予め決められた時
間内の複数の構成要素に関する信号を選択するステップ
を含み、ここで１秒以内、即ち互いの予め決められた時
間よりも短く発生する信号は無視され、それによって２
つの予め決められた時間の間にある範囲に起こる遅延に
よって分離されて発生する信号を検出する。
この方法は、複数の異なる遅延時間に対して繰り返さ
れても良い。
本発明の第２の態様によると、通信ネットワークの複
数の構成要素において発生する警報状態の結果としてモ
ニタ装置によって発生される警報信号を自動的に処理す
るためのネットワーク管理システムが提供され、それは
前記警報信号を受信するための手段を具備しており、更
に、基準時間の期間中に通信ネットワークにおいて警報
状態が発生する回数に関する経時的データを記憶するた
めの手段と、予め決められた時間ウインドウ内で発生す
る時に識別される警報状態を相関し、偶然に或る時間ウ
インドウ内で発生する識別された警報状態の対の統計的
な確率を決定するように構成された相関手段と、相関手
段によって決定された統計的確率の少なくとも幾つかを
表示するための手段を具備することを特徴とする。
図１は、本発明の方法の実施例が、相互依存性を決定
するために例示的に適用された簡単な通信ネットワーク
を示す図である。
図２は、図１のネットワークに対する例示的な経時的
警報のデータを示す図である。
図３は、本発明の方法の実施例によって決定される相
互依存性に関する図１のネットワークを示す図である。
図４のａ、ｂ、およびｃは、本発明の方法によって得
られる結果を表す依存性のグループの“対比一覧表”を
示す。
図５は、本発明の第２の例示的相関関係を実行する、
本発明の方法によって形成された表示を示す図である。
図６は、本発明の実施例を実行するための装置を示す
図である。
本発明の実施例のこの説明の理解を助けるために、最
初に、６つのリソースＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆのみを有
し、ただ10の時間ウインドウ（ｔ−９乃至t0）に分割さ
れた基準時間の期間を伴う図１の簡単なネットワークに
適用される。
AR1、AR2、AR3、AR4、AR5、AR6は、リソースによって
発生される可能性のある警報である。
図２は、基準時間の期間に各リソースから到達したと
考えられる警報メッセージの提示的な経時的シーケンス
を示す。
本発明の方法に続いて、事象の発生は操作者によって
解析のために選択される。この例では、時間ウインドウ
t0内で発生する警報AR1が選択される。この例では、こ
のウインドウ内でAR1と同時に、他の全ての事象AR2乃至
AR6が発生した。
各事象の発生する確率（ｒ）は、経時的データから基
準時間の期間（ｎ）内のウインドウの総数によって分割
されたそれが発生するウインドウの数（ｘ）を計算する
ことによって得られる。即ちAR1、AR2、およびAR5に対
して0.5、AR3およびAR6に対して0.1、AR4に対して0.9で
ある。
各事象AR2、AR4、およびAR5は、AR1と同様に５回発
生、一方でAR3およびAR6は、AR1と１回だけ同時に発生
する。
２つのリソースの間の依存性は、それらの各経時的警
報のシーケンスが、純粋な機会によって類似である確率
が低いならば存在する傾向がある。
２つの経時的警報のシーケンスの確率ARm（ｔ）およ
びARn（ｔ）は、偶然に同じであり、二項分布から計算
することができる。
ここで、 ｋは、ARnが活性である時間ウインドウの数である、 ｐは、ARmおよびARnが活性である時間ウインドウの数
である。
ｒは、ARmに対するARnの依存性がテストされる時にAR
mが活性である確率である。
ｒは、その方法で、x/nを計算することによって経験
に基いて決定され、ここでｎは時間ウインドウの総数で
あり、ｘはARmが活性であるウインドウの数である。偶
然に一緒に発生する各警報ARm、ARnの対の確率を計算し
た後で、その組合せは関連性を示す“対比一覧表”を作
るようにそれらの確率の順序にランク付けすることがで
きる。
上式によって与えられるような相関関数の確率は、大
きさ小さいものから順番に図4a乃至4cの表に示されてい
る。従って、図4aから容易に分かるように、偶然にAR1
と同時に発生する可能性の最も低い警報（および関連す
る可能性の最も高いもの）は、AR2およびAR5である。
決定の閾値は、依存性の確率と非依存性の確率との間
の区切り点の存在する位置を決定するために適用するこ
とができる。この閾値は予め決定されるか、或いは結果
の集合に基いて計算される。例えば図4aは、図１に示さ
れる全てのリソースとAR1（ｔ）の経時的な時間的相関
を行わせることによってもたらされる依存性の対比一覧
表を示す。
AR2およびAR5は、AR1自身と、同じ依存性の階層中に
入ることが認められる。
図4a内の二重線は、依存性／非依存性の閾値が適用さ
れるべき位置を示す。類似する警報の確率は、この閾値
を跨ぐ大きさの順序によって変更を伴う２つのグループ
に集まる。操作者のディスプレイにおいて、閾値の上の
スクリーン２の領域は、何等かの方法で強調されること
ができる。その代りに、相関する事象は、表示される唯
一のものであっても良い。
その方法は繰り返されて、別の警報を他のものと比較
するために選択することができる。
図4bに示されるように、AR3に関してAR6とのランダム
な相関の確率は0.1であり、他のリソースとのランダム
な相関の確率は0.3よりも大きい。同じように、AR4を使
って、全ての相関が少なくとも0.24のランダムな発生の
確率を有することを決定することができる。従って、事
象AR4が他のものと相関しないことが分かる。これらの
結果は4cに示される。
図１の簡単なネットワークにおいて、図２を視覚的に
調べることによって、これらの結果が直観的に合理的で
あることが認められる。全ての経時的な警報メッセージ
を視覚的に調べることによって、AR1（ｔ）の経時的パ
ターンがAR2（ｔ）およびAR5（ｔ）の両方のそれと同じ
であるが、AR3（ｔ）、AR4（ｔ）、およびAR6（ｔ）の
それとは非常に異なっていることが分かる。AR3（ｔ）
は、AR6（ｔ）と同じパターンを有するが、他の全ての
警報のケーシングとは非常に異なっている。
全てのリソースの警報はウインドウt0内で時間的に相
関していたが、これらの警報シーケンスの経緯的な時間
相関は、AR1およびAR2がAR5と関連している確率が高
く、AR3がAR6と関連していた確率が高いことを示す（図
３参照）。AR4に関連する警報は見られない。
しかしながら、数百のリソースを有する可能性のある
より複雑なシステムにおいて、そのような視覚に頼る解
析は不可能である。
更に、実際のネットワークにおいて、警報信号は例の
ものよりずっと低い周波数で発生し、従って統計的に有
益なデータベースを供給するのに必要とされる時間フレ
ームの数は非常に大きい。更に、熟練した操作者はこれ
らの警報の多くを手動で小グループに分けることができ
るが、データは従来の技術のシステムにおいては、最も
重要な警報（即ち、他の警報の殆どがそれに依存してい
るもの）を識別できる方法で与えられない。従って、本
発明の方法は、可能な相関関係の数が直観的にグループ
に分けるには大き過ぎる大型のシステムにおいて使用す
るのに特に適している。
事象の発生（ｒ）の確率が小さい時、第１の例におい
て使用される二項分布はポアソン分布に近似している。
第２の例のように、実際のデータを使用して、１回限
りの経時的な時間相関は、一定の日付けに関して10:53:
43で交渉を報告するBTネットワークモニタシステム（NE
TMON）内の選択されたリソースと、同じウインドウ内で
報告するシステム内の他の全てのリソースとの間で行わ
れた。経時的なデータベースは、150秒のウインドウの
大きさ、即ち17,856個のウインドウを使用して、1990年
12月の全ての警報データ（故障の警報）で構成される。
1990年12月の国内のMETNONのデータベースは、約40,000
リソースからの約２×106の警報を保持する。明らか
に、そのような量のデータからの経時的パターンの識別
は簡単な検査では処理することができない。
この例において、閾値の値は予め決定されるであろ
う。上の図から、基準期間内の１リソース当りの平均的
な警報の数は、約2,000,000/40,000＝50であり、従って
所定の時間ウインドウにおける平均的な発生の確率は、
50/17856＝0.0028であた。従って、ランダムに選択され
たリソースの対の所定のウインドウ内で同時に報告する
確率は、約（0.0028）2＝7.8×106である。（40,000）2
＝1.6×109のリソースの可能な対があるので、所定の時
間ウインドウ中に約12.500のランダムな相関がある。
これらのランダムな相関によって圧倒されるのを避け
るために、統計的に最も重要な相関のみを報告するよう
に閾値の値が選択される。以下の例において、108の閾
値の確率が使用される。
図５は、このデータに関する本発明による相関方法を
行うことによって生成される依存性の“対比一覧表”の
上部部分を示す。これはスクリーン１に表される（図６
参照）。対比一覧表の上部の見出しは、選択されたリソ
ースによって報告される故障に関するものである。閾値
の値は、表のこの部分の下方に記載されている。
表は５つの例を有する。第１の列は、故障が位置する
領域を示し、NE＝北東地方、Ｓ＝スコットランド、Ｍ＝
中部地方、Ｌ＝ロンドン、NW＝北西地方である。
第２の列は、警報の実際の起点を明記する。
第３の列は、故障の位置を示す２文字のコードによっ
て予め決められた故障の性質を示す（システムは、故障
それ自身から離れた場所で故障を警報することができる
ことに留意されたい）。
第４の列は、偶然に発生する警報故障の確率を計算す
る。
第５の列は、相関の確率を与える。
この対比一覧表内のそれらの場所から、警報の依存性
の階層内のリソース間の多くの関連性を識別するのが容
易になった。それでなければこれは明らかにならないで
あろう。
この階層内の故障は、レイチェスタ（LE）、リーズ
（LS）、シェフィールド（SF）、エジンバラ（EH）、ケ
ンブリッジ（CB）、ロンドン（Ｌ）、マンチェスタ（M
R）、等のような略書きのコード（列３参照）を有する
のが分かる。この対比一覧表によって明らかにされる相
関の幾つかは明白な原因を有し、例えば最初の13は全て
選択されたソースと同じ場所で発生する。しかしなが
ら、警報が、LE/D（レイチェスタＤ）と符号を付けられ
ている同じ場所から全て放射している３つのラインシス
テム、即ちレイチェスタＤからダービＦ、レイチェスタ
ＤからリーズＧ、レイチェスタＤからシェフィールドＥ
へ放射することが認められる。この依存性の階層の頂点
は、パワーの関連する効果であることが分かる。
この例示的な経時的な時間相関の結果は、LE/Dと符号
を付けられた場所への電力電源の到達に関する問題が広
い地理的領域で発生する多くの警報に対して合理的であ
ることを示している。多数の関連していない警報の依存
のために、従来の技術の単一のウインドウの時間の相関
の結果を見ても、この結論を引き出すことはできないで
あろうが、本発明の方法によって決定されるランク付け
からより容易に識別することができる。
ポスト解析は、この場合、実際には故障がレチェスタ
地域内のネットワークの一部分への電力電源に存在する
ことを明らかにした。
本発明において使用される経時的な時間の相関の原理
は、警報の依存性の自己学習のための技術としてネット
ワーク管理システムによって使用されることができる。
人工の中性のネットワークの原理は、警報の依存性の自
己学習が機能できる１つのフレームワークを与える。
それらが識別されるように相関関係を記録することに
よって、システムはコンピュータモデルの依存性を組み
立てることができ、その結果警報の特定のパターンが次
に発生する時に、それは警報が関連していることにより
容易に識別することができる。
本発明のネットワーク管理システムは図６に示され
る。数多くの相互接続を有するリソースR1乃至R9のネッ
トワークが示されている。リソースR1乃至R8は、スクリ
ーン１で操作者３へ表示するためにネットワークモニタ
手段２へ警報状態を報告する各モニタAR1乃至AR8を有す
る。リソースR9は管理システムに直接に接続されるので
はなく、リソースR9内で発生する故障を発見する現場作
業者４は、例えば電話接続Ｔによって、作業者３に知ら
せることができ、その結果故障の状態はデータ入力手段
５および入力リンク12によってモニタ手段２に報告され
ることができる。
時計９の制御のものとで、警報状態は、その発生時
に、更新リンク11を通って記憶装置６へ周期的に報告さ
れる。
別の故障と相関するのが望ましいと思われる故障をス
クリーン１から観察する際、操作者３は、相関する警報
状態を選択するための入力手段５を使用することができ
る。現在の警報状態の情報は、相関手段７によってモニ
タ手段２から抽出される。相関手段７は、記憶装置６か
ら経時的データを抽出し、（上で述べられたような）統
計的解析を行って、モニタ手段２に現在報告された各警
報ごとに、選択された警報と同じ時間に発生するそれの
理論的確率を計算する。警報は、スクリーン１上で確率
を小さいものから順番に表示される。予め決められた値
以下の相関確率を有する警報は、強調表示８によって識
別される。
モニタ装置２、スクリーン１、入力リンク12、時計
９、更新リンク11、記憶装置６、および相関手段７は、
適切なソフトウエアを具備するコンピュータとして実行
されることができる。

Claims (13)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】通信ネットワークのネットワーク管理シス
    テムにおいて、通信ネットワークの複数の部分内で発生
    する警報状態の結果として通信ネットワーク内で発生さ
    れる警報信号を自動的に処理し、通信ネットワークから
    ネットワーク管理システムへ警報信号を伝播するステッ
    プを含む警報信号を自動的に処理する方法において、 警報状態が、ネットワーク管理システムの部分を形成す
    る記憶装置内において基準時間期間中に通信ネットワー
    ク内で発生する時間に関する経時的データを記憶し、予
    め決められた時間ウインドウ内の通信ネットワーク内で
    発生する警報状態を識別し、同じ時間ウインドウ内で偶
    然に発生する識別された警報状態の対の統計的確率を決
    定するために経時的データを解析することによって識別
    された警報状態を相関し、ネットワーク管理システムの
    表示装置上に統計的確率の少なくとも幾つかを表示する
    ステップを特徴とする警報信号を自動的に処理する方
    法。
  2. 【請求項２】更に、識別された警報状態の１つを選択
    し、残りの識別された警報状態の各々に関してその警報
    状態と同じ時間ウインドウ内で偶然に発生する選択され
    た警報状態との統計的確率を決定するステップを有する
    ことを特徴とする請求項１の方法。
  3. 【請求項３】更に、大きさの小さいものから順番に統計
    的確率をランク付けするステップを有することを特徴と
    する請求項２記載の方法。
  4. 【請求項４】更に予め決められた閾値より下にある統計
    的確率を識別するステップを有することを特徴とする請
    求項３記載の方法。
  5. 【請求項５】更に、予め決められた閾値より下にある前
    記統計的確率を表示装置上で強調するステップを有する
    ことを特徴とする請求項４記載の方法。
  6. 【請求項６】基準時間期間が複数の均等な継続期間の時
    間ウインドウに分割され、同じ時間ウインドウ内で偶然
    に発生する１対の警報状態ARmおよびARnの統計的確率が
    次の式によって決定され、 ここで、 ARmに対するARnの依存性をテストする時、 ｋは、ARmが発生する時間ウインドウの数であり、 ｒは、時間ウインドウの１つにおいてARmが活性である
    確率であり、 ｐは、事象ARmおよびARnの両方が発生する時間ウインド
    ウの数であることを特徴とする請求項１乃至５の何れか
    １項記載の方法。
  7. 【請求項７】警報状態が発生する時間に関する経時的デ
    ータを記憶するステップが、予め決められた時間ウイン
    ドウ内で発生する警報状態に関するデータを加えること
    によって周期的に繰り返されることを特徴とする請求項
    １乃至６の何れか１項記載の方法。
  8. 【請求項８】通信ネットワークの複数の部分（R1乃至R
    8）内で発生する警報状態の結果として、モニタ（AR1乃
    至AR8）によって発生される警報信号を自動的に処理
    し、前記警報信号を受信するための手段を具備している
    ネットワーク管理システムにおいて、 警報状態が基準時間の期間中に通信ネットワーク内で発
    生する時間に関する経時的データを記憶するための手段
    と、予め決められた時間ウインドウ内で発生するものと
    して識別された警報状態を相関し、幾つかの時間ウイン
    ドウ内で偶然に発生する識別された警報状態の対の統計
    的確率を決定するように配置される相関手段と、相関手
    段によって決定された統計的確率の少なくとも幾つかを
    表示する手段とを具備することを特徴とするネットワー
    ク管理システム。
  9. 【請求項９】ネットワーク管理システムが、システムの
    操作者が識別された警報状態の１つを選択できるように
    するための手段を具備し、前記相関手段が、選択された
    警報状態と同じ時間ウインドウ内で偶然に発生した残り
    の警報状態の各々の統計的確率を決定するように配置さ
    れていることを特徴とする請求項８記載のネットワーク
    管理システム。
  10. 【請求項１０】相関手段が、大きさの小さいものから順
    番に統計的確率をランク付けするように配置されること
    を特徴とする請求項９記載のネットワーク管理システ
    ム。
  11. 【請求項１１】基準時間の期間が、均等な継続期間の複
    数の時間ウインドウに分割され、相関手段が、次の式に
    よって或る時間ウインドウ内で偶然に発生する一対の警
    報状態ARmおよびARnの統計的確率を決定するように配置
    され、 ここで、 ARmに対するARnの依存性をテストする時、 ｋは、ARmが発生する時間ウインドウの数であり、 ｒは、時間ウインドウの１つにおいてARmが活性である
    確率であり、 ｐは、事象ARmおよびARnの両方が発生する時間ウインド
    ウの数であることを特徴とする請求項８乃至10の何れか
    １項記載のネットワーク管理システム。
  12. 【請求項１２】ネットワーク管理システムが、受信手段
    内で記憶装置手段に保持されるデータを周期的に供給す
    るための手段を具備していることを特徴とする請求項８
    乃至11の何れか１項記載のネットワーク管理システム。
  13. 【請求項１３】ネットワーク管理システムが、人間の仲
    介によって受信信号に警報の状態に関するデータを供給
    するための手段を具備することを特徴とする請求項８乃
    至12の何れか１項記載のネットワーク管理システム。
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