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摘要
网络功能虚拟化（Network Functions Virtualization,NFV）实现了硬件与软件的解耦，是5G应用与发展的核心技术. NFV网络具有高动态性、层间不可见性、网络组件复杂等特点，给网络管理带来了挑战.为了保证NFV网络的正常高效运行，提出基于动态阈值的NFV故障检测算法DTF-DTW：首先，根据已有的正常样本数据，获得不同虚拟网络功能的故障阈值；然后，采用基于滑动窗口的快速动态时间扭曲算法，检测虚拟网络功能的故障时段并报警.采用真实世界的NFV数据对该算法进行测试，并使用机器学习算法STAD (Spatio-Temporal Anomaly Detection)进行比较，证明提出的算法与现有算法相比，能更加迅速准确地检测出NFV中的异常行为，提高网络运行效率和用户服务满意度.
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