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隨著互聯網高速的發展，越來越多的業務采用“互聯網+”的模式，互聯網深入生活的方方面面，如常見的點餐業務美團、出行打車業務滴滴以及支付業務微信、支付寶等。因此，網絡系統的安全和穩定是現代生活的基本保證，如果出現崩潰，將會造成日常生活的崩潰或者巨大損失。據統計，一個局域網在一年之內出現的故障次數可高達二十多次，由此產生的網絡中斷服務時間在十幾個小時，而大型運營商如電信、移動等公司，幾個小時的中斷可能造上億美元的經濟損失，因此，如何保證網絡的安全運行，在出現故障時是否能夠及時發現并進行適當的修復，是當前最為重要的問題之一。
在基于機器學習和基于貝葉斯網絡的故障檢測方法中，檢測結果只是基于概率或者歷史信息的推斷，難以應用于網絡故障檢測與自動修復系統。針對該問題，提出基于產生式規則的故障檢測方法，對已知故障自動下發安全策略進行阻斷，對未知故障以告警形式通知網絡管理員，同時設計一種自適應輪詢算法，進一步減少系統開銷并保證故障響應實時性。實驗結果表明，該方法能夠減少輪詢開銷，有效抑制報文異常。
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