Failures are unavoidable in communication networks, so their detection and identification are vital for the reliable operation of the networks. The existing fault diagnosis techniques are based on many paradigms derived from different areas (e.g., mathematical theories, machine learning, statistical analysis) and with different purposes, such as, obtaining a representation model of the network for fault localization, selecting optimal probe sets for monitoring network devices, reducing fault detection time, and detection of faulty components in the network. Nevertheless, there are still challenges to be faced because those techniques are invasive on account of they increase network traffic and the control overhead. Also, they intensify the internal processes of the network through expanding management processes or monitoring agents on almost all networking devices. This paper introduces a non-invasive fault detection approach based on the observation of symptoms of internal network failures in gateway routers (called peripheral elements). We developed a link failure induction experiment in an emulated network that evidenced the existence of the fault propagation phenomenon to a peripheral level, which demonstrates the feasibility of our approach. Our results foster the use of learning techniques which do not require a complete dependency model of the network and could continuously diagnose the failure symptoms while being resilient to the dynamic changes of the network.

中文翻译：

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传播网络故障的外围诊断

通信网络中的故障是不可避免的，因此故障的检测和识别对于网络的可靠运行至关重要。现有的故障诊断技术基于来自不同领域（例如数学理论、机器学习、统计分析）并具有不同目的的许多范式，例如获取用于故障定位的网络表示模型、选择最优探测集以进行故障定位。监控网络设备，减少故障检测时间，检测网络中的故障组件。尽管如此，仍然面临挑战，因为这些技术是侵入性的，因为它们会增加网络流量和控制开销。还，它们通过在几乎所有网络设备上扩展管理流程或监控代理来强化网络的内部流程。本文介绍了一种基于观察网关路由器（称为外围元件）内部网络故障症状的非侵入式故障检测方法。我们在模拟网络中开发了一个链路故障感应实验，证明了外围级别的故障传播现象的存在，这证明了我们方法的可行性。我们的结果促进了学习技术的使用，这些技术不需要网络的完整依赖模型，并且可以连续诊断故障症状，同时对网络的动态变化具有弹性。本文介绍了一种基于观察网关路由器（称为外围元件）内部网络故障症状的非侵入式故障检测方法。我们在模拟网络中开发了一个链路故障感应实验，证明了外围级别的故障传播现象的存在，这证明了我们方法的可行性。我们的结果促进了学习技术的使用，这些技术不需要网络的完整依赖模型，并且可以连续诊断故障症状，同时对网络的动态变化具有弹性。本文介绍了一种基于观察网关路由器（称为外围元件）内部网络故障症状的非侵入式故障检测方法。我们在模拟网络中开发了一个链路故障感应实验，证明了外围级别的故障传播现象的存在，这证明了我们方法的可行性。我们的结果促进了学习技术的使用，这些技术不需要网络的完整依赖模型，并且可以连续诊断故障症状，同时对网络的动态变化具有弹性。我们在模拟网络中开发了一个链路故障感应实验，证明了外围级别的故障传播现象的存在，这证明了我们方法的可行性。我们的结果促进了学习技术的使用，这些技术不需要网络的完整依赖模型，并且可以连续诊断故障症状，同时对网络的动态变化具有弹性。我们在模拟网络中开发了一个链路故障感应实验，证明了外围级别的故障传播现象的存在，这证明了我们方法的可行性。我们的结果促进了学习技术的使用，这些技术不需要网络的完整依赖模型，并且可以连续诊断故障症状，同时对网络的动态变化具有弹性。