移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號優(yōu)化識別

王劍蘭，姜阿龍，袁 建

（安徽信息工程學(xué)院（新蕪校區(qū)），安徽 蕪湖 241100）

0 引 言

現(xiàn)階段，網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)快速發(fā)展，5G時代已經(jīng)來臨，移動通信網(wǎng)絡(luò)在人們生活中普及，但同時網(wǎng)絡(luò)安全問題也值得關(guān)注。木馬病毒在網(wǎng)絡(luò)上的傳播、個人信息的泄露以及網(wǎng)絡(luò)入侵等問題的出現(xiàn)，導(dǎo)致人們對網(wǎng)絡(luò)信息安全更為擔(dān)憂。目前使用的移動通信網(wǎng)絡(luò)在關(guān)于異常信號的識別方面存在缺陷，主要是對異常信號特征進(jìn)行分析檢測。但是這種檢測會存在一些誤差，并不是完全準(zhǔn)確的。因此，采用新的方法，以提高捕捉網(wǎng)絡(luò)異常信號的精準(zhǔn)度。

1 識別網(wǎng)絡(luò)異常信號的必要性

智能手機(jī)的運(yùn)用使得移動通信網(wǎng)絡(luò)遍布于各個家庭。但是移動通信網(wǎng)絡(luò)的廣泛運(yùn)用也導(dǎo)致了一些信息安全問題的發(fā)生。網(wǎng)絡(luò)信息的安全以及網(wǎng)絡(luò)信號干擾因素的增加便是其中比較突出的、亟待解決的問題。異常網(wǎng)絡(luò)信號出現(xiàn)時就會引起相關(guān)檢測人員的關(guān)注，如果不及時進(jìn)行監(jiān)測，就可能會導(dǎo)致個人信息泄露，甚至是機(jī)密文件的泄露，導(dǎo)致不法分子利用個人信息危害社會。因此，要監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)異常信號，保護(hù)人們隱私，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全。以往的移動通信網(wǎng)絡(luò)關(guān)于異常信號的提取方面并不能做到100%精準(zhǔn)，會發(fā)生檢測不到異常信號而造成網(wǎng)絡(luò)信息出現(xiàn)問題的情況。為避免這種失誤現(xiàn)象，要創(chuàng)新優(yōu)化通信網(wǎng)絡(luò)異常信號檢測識別的方式，采用更加精準(zhǔn)、高效的方式來識別異常網(wǎng)絡(luò)信號，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全。

2 目前的識別方式

目前常用的識別移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號方法就是對正在平穩(wěn)運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)移動信號進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、歸納及特征分析，然后制作模型，最后對比分析。其他網(wǎng)絡(luò)信號與信號模型對比，相同是正常的網(wǎng)絡(luò)信號，不同則是異常的網(wǎng)絡(luò)信號。檢測識別異常網(wǎng)絡(luò)信號時，采用公式：M=｛q/2｝=q/2；（q+1）/2。其中，q+1表示移動通信網(wǎng)絡(luò)信號數(shù)據(jù)的長度，M表示移動通信網(wǎng)絡(luò)收集的數(shù)據(jù)周期數(shù)量的最大值，計(jì)算各個匯總周期信號數(shù)據(jù)的離均差平方，計(jì)算各組數(shù)據(jù)間離均差平方，還要計(jì)算移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號識別周期方差。但是這種識別異常網(wǎng)絡(luò)信號的方法并不能保證每次搜集的信號都是正確的，也會出現(xiàn)計(jì)算失誤，可能檢測不到異常信號，或者檢測出現(xiàn)偏差，因此采用創(chuàng)新高效的網(wǎng)絡(luò)異常信號檢測方式迫在眉睫[1]。

3 信號識別方式的創(chuàng)新

創(chuàng)新移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號的檢測識別方式，應(yīng)用到DFI技術(shù)。DFI技術(shù)是一種應(yīng)用識別技術(shù)，即不同的應(yīng)用類型體現(xiàn)在數(shù)據(jù)流上的狀態(tài)是不同的。這項(xiàng)識別技術(shù)的準(zhǔn)確度極高，因此被運(yùn)用于識別移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號。

3.1 信號數(shù)據(jù)分類

支持向量機(jī)分類會對移動通信網(wǎng)絡(luò)二類問題進(jìn)行分類，然后結(jié)合分類的數(shù)據(jù)，再利用SVM分類器，對搜集到的所有的移動網(wǎng)絡(luò)信號數(shù)據(jù)進(jìn)行不同種類的區(qū)分，可分成兩類，即非移動通信網(wǎng)絡(luò)和移動通信網(wǎng)絡(luò)。在支持向量機(jī)二元分類后，在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對多值進(jìn)行分類，然后把不同種類的移動網(wǎng)絡(luò)信號數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。然后在SVM分類器中運(yùn)用和函數(shù)解說的非線性轉(zhuǎn)換方式把輸入空間進(jìn)行轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換到一個更高維的空間中，在高維空間中解答出移動通信網(wǎng)絡(luò)信號的最優(yōu)分類面。具體地，移動網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)據(jù)用d來代表，n表示數(shù)量，用+1和-1的方式來對移動網(wǎng)絡(luò)信號樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，即（xi，yi），x∈｛+1，-1｝，i=1，2，…，n。超平面會運(yùn)用以上的方法對移動通信網(wǎng)絡(luò)信號的兩類樣本進(jìn)行準(zhǔn)確識別，得出域歸類間隔最大的優(yōu)化問題的特性，對移動通信網(wǎng)絡(luò)信號進(jìn)行高效分類[2]。

3.2 異常網(wǎng)絡(luò)信號特征的選取

利用SVM分類器分類后的數(shù)據(jù)建立一個移動通信網(wǎng)絡(luò)信號識別控制模型。這個模型能夠把模糊的移動通信網(wǎng)絡(luò)信號變?yōu)閿?shù)據(jù)向量。向量模式的數(shù)據(jù)會繼續(xù)由支持向量機(jī)再次進(jìn)行分類處理，主要運(yùn)用分類式函數(shù)，處理后向移動通信網(wǎng)絡(luò)信號識別控制模型輸送最后的分類結(jié)果。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理器提取存在異常的移動通信網(wǎng)絡(luò)信號，歸納總結(jié)出移動網(wǎng)絡(luò)異常信號的表象特征，然后對全部源和目的進(jìn)行有效識別，產(chǎn)生兩種情況。一種是固定連接IP數(shù)和固定的連接端口數(shù)目一致，說明該移動網(wǎng)絡(luò)信號正常；另一種是固定連接IP數(shù)和固定的連接端口數(shù)目不相同，說明移動網(wǎng)絡(luò)信號異常。最后要對這兩種情況下的移動通信網(wǎng)絡(luò)信號數(shù)據(jù)流源的不同變化進(jìn)行分析總結(jié)，利用三維特征向量提取移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號的特征[3]。

3.3 異常網(wǎng)絡(luò)信號的優(yōu)化

總結(jié)提取移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號的特征后，要對網(wǎng)絡(luò)異常信號的特征進(jìn)行向量訓(xùn)練，（xi，yi），i=1，2，…，n，y∈｛+1，-1｝，預(yù)處理這些網(wǎng)絡(luò)異常信號特征，得到訓(xùn)練向量和訓(xùn)練支持向量機(jī)，調(diào)控處理SVM參數(shù)，以達(dá)到最佳的參數(shù)性能。運(yùn)用處理過的SVM參數(shù)建立網(wǎng)絡(luò)異常信號的分類面，并把分類面當(dāng)作有決策權(quán)的函數(shù)，對決策函數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，對網(wǎng)絡(luò)異常信號的特征進(jìn)行總結(jié)。通過查看決策向量是否在標(biāo)記已識別移動通信網(wǎng)絡(luò)記錄表中，判定移動通信網(wǎng)絡(luò)信號的異常情況，可產(chǎn)生兩種可能。第一，在已識別的移動通信網(wǎng)絡(luò)記錄表中，把數(shù)據(jù)傳送給網(wǎng)絡(luò)信號控制中心。這說明是正常的移動通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，不用進(jìn)行特殊標(biāo)記。第二，決策向量不在標(biāo)記已識別移動通信網(wǎng)絡(luò)記錄表中，移動通信網(wǎng)絡(luò)信號是異常的網(wǎng)絡(luò)信號，需要另外進(jìn)行識別標(biāo)記。這種新的方式能夠高效識別異常的網(wǎng)絡(luò)信號，減少識別錯誤的情況，有效防止網(wǎng)絡(luò)個人信息的泄露，提高移動通信網(wǎng)絡(luò)用戶的信息安全[4]。

4 結(jié) 論

隨著5G時代的來臨，移動通信網(wǎng)絡(luò)會更加貼近人們的日常生活，生活將變得更加便捷。網(wǎng)絡(luò)信息安全問題的出現(xiàn)使得移動通信的用戶擔(dān)憂個人信息安全，因此保護(hù)移動通信用戶的網(wǎng)絡(luò)信息就顯得格外重要。移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號的監(jiān)測是保護(hù)用戶網(wǎng)絡(luò)信息安全的有效方法，以往識別監(jiān)測異常網(wǎng)絡(luò)信號的方法會發(fā)生檢測結(jié)果出現(xiàn)偏差的情況，因此需要創(chuàng)新優(yōu)化異常網(wǎng)絡(luò)信號檢測識別的方法，加入新的識別技術(shù)，精準(zhǔn)高效地檢測識別出異常網(wǎng)絡(luò)信號。