近年来,随着通信技术的快速崛起,移动通信网络中出现了大量新型网络服务,传统“一刀切”的网络不再适用。在此背景下,网络切片技术应运而生。然而,网络切片技术在增加网络灵活性的同时,也增加了网络管理的复杂度,从而引入了更多的不可靠因素。因此,本文重点研究了网络切片场景下服务功能链的可靠部署与异常检测算法,主要研究内容与创新的总结如下:1.为保证用户服务请求的可靠运行,对服务请求中的服务功能链（Service Function Chaining,SFC）进行可靠部署,提出一种基于可靠性的服务功能链部署算法。首先,提出基于可靠性的SFC映射算法对多个服务请求下的SFC进行可靠映射,并以最小化整体服务成本为目标,将其建模为整数线性规划（Integer Linear Programming,ILP）问题。进一步,通过考虑物理网络拓扑和节点可靠性,提出基于节点重要度的虚拟网络功能（Virtualized Network Function,VNF）映射启发式算法以在多项式时间内解决该问题。其次,对未满足服务请求可靠性需求或存在异常的SFC进行备份,提出基于节点共享的VNF备份算法,根据VNF类型为其在有限跳数内提供备份,从而最小化备份资源。仿真结果表明,该算法在减少服务成本和资源消耗的同时提升了服务请求接受率,可实现SFC的可靠部署。2.为对网络中SFC的状态进行判断,同时考虑到网络中数据类不平衡的问题,提出一种基于分布式生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）的时间序列异常检测模型（Distributed Time Series GAN,DTSGAN）。首先,针对时间序列数据构建了一种基于滑动窗口的数据特征提取器,通过提取数据的两种衍生特性和八种统计特征以挖掘数据的深层次特征,得到易于模型学习的特征序列。其次,提出分布式GAN架构,采用时间卷积网络（Temporal Convolutional Networks,TCN）与自动编码器（Auto Encoder,AE）构建的三层编解码器作为分布式生成器,使模型能够学习每个VNF中正常数据的特征。最后,分布式生成器使用异常得分函数检测每个VNF的状态,进而完成对SFC的异常检测。仿真结果表明,该算法在VNF异常检测中有较好的稳定性,同时能获得较高的检测精度。