网络服务降级的早期检测：一种基于流内处理的方法
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究提出了一种通过利用早期流量特征来预测计算机网络中的服务降级的新方法。我们的方法集中于网络流的可观察 (O) 片段，特别是分析包到达间隔时间 (PIAT) 值和其他衍生指标，以推断不可观察 (NO) 片段的行为。通过全面评估，我们确定了一个最佳的 O/NO 分割阈值为 10 个观察延迟样本，平衡了预测准确性和资源利用。通过评估逻辑回归、XGBoost 和多层感知器等模型，我们发现...
本研究提出了一种利用早期流量特征预测计算机网络服务降级的新方法，通过评估发现XGBoost模型具有高准确度和AUROC，为提供高质量网络服务提供了坚实框架。
