移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)優(yōu)化識(shí)別探討

趙琨

摘要：信息時(shí)代推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展步伐，在移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用越發(fā)自如。但影響移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行的因素較多，還需加強(qiáng)對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)精準(zhǔn)識(shí)別，通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)信號(hào)樣本信息，了解異常信號(hào)數(shù)據(jù)特征，確保用戶信息安全，但傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)識(shí)別方式弊端較多，無(wú)法有效識(shí)別異常信號(hào)，而其中DFI技術(shù)的應(yīng)用則實(shí)現(xiàn)了異常信號(hào)優(yōu)化識(shí)別，為移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運(yùn)行提供了基礎(chǔ)保障。

關(guān)鍵詞：優(yōu)化識(shí)別;異常信號(hào);移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TP393? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）20-0036-02

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

基于現(xiàn)代信息技術(shù)的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展迅猛，研發(fā)了大量應(yīng)用軟件，為人們生產(chǎn)生活提供了巨大便利。但木馬病毒傳播與服務(wù)攻擊等問(wèn)題層出不窮，嚴(yán)重威脅用戶信息安全。對(duì)此，準(zhǔn)確識(shí)別網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)、確保網(wǎng)絡(luò)安全性與穩(wěn)定運(yùn)行顯得尤為關(guān)鍵。本文主要對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)優(yōu)化識(shí)別展開(kāi)闡述，對(duì)異常信號(hào)識(shí)別原理與優(yōu)化識(shí)別方法展開(kāi)分析，希望對(duì)我國(guó)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)代化發(fā)展起到積極促進(jìn)作用。

1 網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)識(shí)別原理分析

識(shí)別異常信號(hào)時(shí)，提取網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)數(shù)據(jù)特征，通過(guò)異常信號(hào)數(shù)據(jù)分類，設(shè)立異常信號(hào)識(shí)別模型，完成異常信號(hào)識(shí)別。在正常情況下，信號(hào)數(shù)據(jù)匯總周期最大數(shù)量值（M），可用網(wǎng)絡(luò)信號(hào)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度（q+1）與2的比值獲得，即M=（q+1）/2。利用各匯總周期中的信號(hào)數(shù)據(jù)離均差平方、組間離均差平方值，求出網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)識(shí)別周期方差。在其基礎(chǔ)上，設(shè)立信號(hào)識(shí)別模型，匹配各個(gè)待檢測(cè)信號(hào)，將匹配后相同的信號(hào)，列入正常信號(hào)范疇內(nèi)，不同的信號(hào)列入異常信號(hào)范圍內(nèi)，以此完成對(duì)異常信號(hào)的識(shí)別。從傳統(tǒng)異常信號(hào)識(shí)別方法入手分析，由于受多種因素影響，導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確提取異常信號(hào)數(shù)據(jù)特征。對(duì)此，漏判或誤判等情況經(jīng)常出現(xiàn)，嚴(yán)重降低了識(shí)別精準(zhǔn)度。而DFI（深度/動(dòng)態(tài)流檢測(cè)算法）的應(yīng)用，可進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)識(shí)別方法，對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的健康發(fā)展起到了較大推動(dòng)作用[1-2]。

2 基于DFI優(yōu)化識(shí)別網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)的方法分析

DFI是依據(jù)流量識(shí)別網(wǎng)絡(luò)信號(hào)的技術(shù)，應(yīng)用類型不同，數(shù)據(jù)流上狀態(tài)以及會(huì)話連接狀態(tài)也會(huì)存在差異。這種算法憑借自身獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，結(jié)合SVW算法識(shí)別網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)效果更佳，準(zhǔn)確度也隨之增強(qiáng)。將該技術(shù)獲取的異常信號(hào)離線訓(xùn)練數(shù)據(jù)傳輸至支持向量機(jī)內(nèi)，構(gòu)建最優(yōu)分類面向基于SVW算法的識(shí)別控制模型，完成對(duì)異常數(shù)據(jù)的優(yōu)化識(shí)別。

（1）網(wǎng)絡(luò)信號(hào)分類

通過(guò)SVW分類器與支持向量機(jī)將數(shù)據(jù)包分成非移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)流、移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)流兩類。在向量機(jī)二值分類的同時(shí)，完成多值分類操作，對(duì)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)按照不同類型進(jìn)行歸一處理。通過(guò)SVW的非線性轉(zhuǎn)化操作，實(shí)現(xiàn)高維空間、輸入空間的有效轉(zhuǎn)換，并在高維空間內(nèi)，完成信號(hào)最優(yōu)分類面的求解。首先對(duì)多個(gè)維數(shù)信號(hào)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，在超平面為零的情況下，完成兩類樣本的有效識(shí)別，以此了解域歸類間隔最大的優(yōu)化問(wèn)題表征。當(dāng)獲得域的分類函數(shù)小于假設(shè)閾值時(shí)，歸類為移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)，反之則為非移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)，以此完成信號(hào)數(shù)據(jù)的有效分類。

（2）提取信號(hào)特征

從SVM信號(hào)識(shí)別控制模型入手分析，通過(guò)該模型能夠?qū)崿F(xiàn)不明確網(wǎng)絡(luò)信號(hào)數(shù)據(jù)、數(shù)字向量模式的有效轉(zhuǎn)換。利用向量機(jī)分類器對(duì)數(shù)字向量模式分類，并向信號(hào)識(shí)別控制模塊傳遞分類成果，最終實(shí)現(xiàn)信號(hào)控制處理。異常信號(hào)特征的提取過(guò)程如下：首先，識(shí)別目的與全部源，如果固定連接IP數(shù)、固定連接端口數(shù)目保持相同一致，將其歸為正常網(wǎng)絡(luò)信號(hào)一類，反之歸為網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)一類。其次，了解兩類數(shù)據(jù)流源的不同，并通過(guò)三維特征向量提取算法，完成對(duì)異常網(wǎng)絡(luò)信號(hào)的提取。

（3）識(shí)別通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)

訓(xùn)練提取的異常信號(hào)特征向量。訓(xùn)練預(yù)處理特征向量，合理調(diào)控SVM技術(shù)參數(shù)，參照Vapnink含義，獲取與其相符合的信號(hào)最優(yōu)分類面。將SVM識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)分類面，定義為實(shí)際決策函數(shù)。并利用此函數(shù)預(yù)處理分析待預(yù)測(cè)的異常信號(hào)特征。如果此向量在已識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)記錄表內(nèi)標(biāo)記，直接向信號(hào)控制模塊傳遞，并列入正常網(wǎng)絡(luò)信號(hào)范疇，反之列為異常網(wǎng)絡(luò)信號(hào)范疇，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)的識(shí)別[3]。

3 實(shí)驗(yàn)成果分析

將60萬(wàn)條網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)記錄，標(biāo)記成3組識(shí)別控制數(shù)據(jù)，通過(guò)傳統(tǒng)算法、本文算法完成異常信號(hào)識(shí)別實(shí)驗(yàn)，比較不同試驗(yàn)次數(shù)下的識(shí)別漏報(bào)率與精確度等結(jié)果。識(shí)別精準(zhǔn)率是指準(zhǔn)確分類樣本數(shù)的比重，誤報(bào)率是指誤分成移動(dòng)正常樣本數(shù)目，占據(jù)全部非移動(dòng)數(shù)樣本數(shù)目的比重。漏報(bào)率是指正常網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)目，錯(cuò)分為非移動(dòng)樣本數(shù)目，占據(jù)非移動(dòng)樣本數(shù)的比重。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下，從識(shí)別精準(zhǔn)度入手分析，傳統(tǒng)方法下，10次實(shí)驗(yàn)的識(shí)別精準(zhǔn)度為83%，20次實(shí)驗(yàn)的識(shí)別精準(zhǔn)度為81%，30次精準(zhǔn)度為86%，40次精準(zhǔn)度為82%，50次精準(zhǔn)度為84%。本文方法下，10次實(shí)驗(yàn)的識(shí)別精準(zhǔn)度為97%，20次實(shí)驗(yàn)的識(shí)別精準(zhǔn)度為94%，30次精準(zhǔn)度為93%，40次精準(zhǔn)度為95%，50次精準(zhǔn)度為94%。

從誤報(bào)率入手分析，傳統(tǒng)方法下，10次實(shí)驗(yàn)的識(shí)別誤報(bào)率為0.09%，20次實(shí)驗(yàn)的識(shí)別誤報(bào)率為0.11%，30次誤報(bào)率為0.14%，40次誤報(bào)率為0.02%，50次誤報(bào)率為0.14%。本文方法下，10次實(shí)驗(yàn)的識(shí)別誤報(bào)率為0.02%，20次實(shí)驗(yàn)的識(shí)別誤報(bào)率為0.04%，30次誤報(bào)率為0.05%，40次誤報(bào)率為0.05%，50次誤報(bào)率為0.06%。

從漏報(bào)率入手分析，傳統(tǒng)方法下，10次實(shí)驗(yàn)的識(shí)別漏報(bào)率為0.09%，20次實(shí)驗(yàn)的識(shí)別漏報(bào)率為0.11%，30次漏報(bào)率為0.15%，40次漏報(bào)率為0.24%，50次漏報(bào)率為0.36%。本文方法下，10次實(shí)驗(yàn)的識(shí)別漏報(bào)率為0.02%，20次實(shí)驗(yàn)的識(shí)別漏報(bào)率為0.01%，30次漏報(bào)率為0.05%，40次漏報(bào)率為0.07%，50次漏報(bào)率為0.08%。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果研究顯示，本文算法的識(shí)別有效率，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法，切實(shí)發(fā)揮了DFI技術(shù)、SVW算法整合的優(yōu)勢(shì)，異常信號(hào)識(shí)別分類問(wèn)題得以高效解決，以此準(zhǔn)確獲得信號(hào)數(shù)據(jù)包特性。

本文算法的整體優(yōu)越性明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法，更適用于網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)的控制，試驗(yàn)次數(shù)不同，兩種算法的識(shí)別結(jié)果也存在差異。從異常信號(hào)控制精確度入手分析，實(shí)驗(yàn)次數(shù)在22次至28次之間，傳統(tǒng)方法識(shí)別控制精確度有明顯高于本文算法，同時(shí)在第10次識(shí)別實(shí)驗(yàn)中，兩種方法的識(shí)別控制度相同，但其他試驗(yàn)次數(shù)下的識(shí)別控制精確度，本文方法要明顯高于傳統(tǒng)方法，整體優(yōu)越性明顯突出。從控制誤檢率入手分析，傳統(tǒng)方法在5-16次、22-31次、40-44次實(shí)驗(yàn)中的控制誤檢率低于本文方法，但在其他實(shí)驗(yàn)次數(shù)中，本文方法的控制誤檢率低于傳統(tǒng)方法，整體性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。表示本文算法在識(shí)別控制中，利用支持向量機(jī)分類器，借助分類函數(shù)式，可有效展開(kāi)對(duì)數(shù)字向量模式的分類，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)的高效控制處理。

實(shí)驗(yàn)中可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)的全局、局部準(zhǔn)確率角度，比對(duì)各算法在網(wǎng)絡(luò)信號(hào)識(shí)別中的應(yīng)用價(jià)值。局部準(zhǔn)確率是指利用識(shí)別器，對(duì)任意某類目標(biāo)信號(hào)流量的識(shí)別準(zhǔn)確度，即定義為識(shí)別器對(duì)該種目標(biāo)信號(hào)流量的識(shí)別準(zhǔn)確度。假設(shè)第i種目標(biāo)信號(hào)流量樣本數(shù)目為Ni，分類器正確識(shí)別樣本用Mi表示，局部準(zhǔn)確率Pi公式如下：Pi=Mi/Ni。全局準(zhǔn)確率是指正確識(shí)別目標(biāo)信號(hào)流量樣本數(shù)，在全部網(wǎng)絡(luò)樣本總數(shù)中的占比，P=[i=11Mi] /[i=11Ni]。做傳統(tǒng)算法、改進(jìn)算法的目標(biāo)信號(hào)實(shí)時(shí)識(shí)別實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在5-100次的迭代次數(shù)中，改進(jìn)算法的全局準(zhǔn)確率平均在85%左右，而傳統(tǒng)算法全局準(zhǔn)確率平均在18%左右。同時(shí)在5-100次的迭代次數(shù)中，改進(jìn)算法的局部準(zhǔn)確率平均在93%左右，而傳統(tǒng)算法局部準(zhǔn)確率平均在16%左右?？梢?jiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的移動(dòng)通信目標(biāo)信號(hào)實(shí)時(shí)識(shí)別的改進(jìn)算法，其信號(hào)實(shí)時(shí)識(shí)別精確度，要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法，目標(biāo)信號(hào)識(shí)別有效性顯著提升，對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展起到了積極推動(dòng)作用。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，本文在分析移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)識(shí)別原理的同時(shí)，對(duì)SVW算法與DFI技術(shù)整合后的支持向量機(jī)技術(shù)，應(yīng)用到了網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)的識(shí)別控制中，并設(shè)立了網(wǎng)絡(luò)信號(hào)識(shí)別模型，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)算法在識(shí)別異常信號(hào)的不同。通過(guò)對(duì)本文算法與傳統(tǒng)算法的識(shí)別準(zhǔn)確度分析，發(fā)現(xiàn)本文算法更適用于異常信號(hào)識(shí)別控制，提高識(shí)別精確度的同時(shí)，推動(dòng)了通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的現(xiàn)代化發(fā)展。對(duì)此，值得我們近一步深入研究。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李恒， 孫慧芬， 趙正平， 等. 4G網(wǎng)絡(luò)中負(fù)載均衡問(wèn)題的優(yōu)化案例分析和解決方案——移動(dòng)通信課程改革校企合作案例[J]. 宜春學(xué)院學(xué)報(bào)， 2017（3）.

[2] 阮志揚(yáng).計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通訊存在的問(wèn)題及如何改進(jìn)[J].計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用，2012（8）：66-67.

[3] 李尚坤， 李燕龍， 王俊義， 等. 基于時(shí)域有限差分和非參數(shù)核回歸的室內(nèi)移動(dòng)通信干擾信號(hào)預(yù)測(cè)模型研究[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究， 2017（4）.

[4] 穆榮寧.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信安全與維護(hù)芻議[J].信息與電腦（理論版），2012（7）.

[5] 劉昱顯， 來(lái)智勇， 石復(fù)習(xí)， 等. 基于桁架的多網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程控制相機(jī)精準(zhǔn)移動(dòng)方法[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù)， 2018，41（12）：14-17+21.

[6] 黃婷婷.網(wǎng)絡(luò)通信安全分析及其安全防護(hù)措施[J].科技傳播，2012（15）.

[7] 王熙.中國(guó)移動(dòng)推新融合通信運(yùn)營(yíng)商去管道化再創(chuàng)新[J].通信世界，2018（18）：35.

[8] 曾屹.探究網(wǎng)絡(luò)中多終端融合通信業(yè)務(wù)的實(shí)現(xiàn)[J].信息通信，2018（05）：230-231.

【通聯(lián)編輯：代影】