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

    2017-10-16 17:43:18李永華何兆照
    中國(guó)新通信 2017年17期
    關(guān)鍵詞:移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)

    李永華+何兆照

    【摘要】 準(zhǔn)確的識(shí)別移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào),具有重要的意義,能夠?qū)σ苿?dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全性進(jìn)行有效的確保。在異常信號(hào)識(shí)別當(dāng)中,要對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行提取,并根據(jù)這些特征,分類異常信號(hào)數(shù)據(jù),對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)識(shí)別模型進(jìn)行建立。以往基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,需要對(duì)大量網(wǎng)絡(luò)信號(hào)樣本信息進(jìn)行訓(xùn)練及測(cè)試,無(wú)法準(zhǔn)確提取異常信號(hào)數(shù)據(jù)特征,在識(shí)別中具有誤差大、準(zhǔn)確性低等特點(diǎn)?;诖?,本文對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)優(yōu)化識(shí)別進(jìn)行了研究。

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

    前言:近年來(lái),隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)逐漸得到廣泛的應(yīng)用。不過(guò),移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)在給人們帶來(lái)便利的同時(shí),也帶來(lái)了信息盜取、病毒木馬傳播、服務(wù)攻擊、網(wǎng)絡(luò)入侵等問題,對(duì)用戶信息安全造成了很大的影響。基于此,應(yīng)當(dāng)對(duì)這些異常的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別,以提高移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的安全性。但在傳統(tǒng)的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)識(shí)別中,存在著較多的問題和不足,因此,可以采用基于DFI的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)識(shí)別方法進(jìn)行優(yōu)化識(shí)別,從而取得更好的效果。

    一、移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)識(shí)別的原理

    在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)的識(shí)別過(guò)程中,通過(guò)對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)著呢廣場(chǎng)狀態(tài)下信號(hào)特征的分析,對(duì)平穩(wěn)狀態(tài)下移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)模型進(jìn)行建立,并利用該模型,對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)進(jìn)行識(shí)別。利用相應(yīng)公式,對(duì)正常狀態(tài)下的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)特征進(jìn)行提取,公式為M={q/2}=q/2;(q+1)/2。用q+1代表移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中所有信號(hào)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度,用M代表移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)數(shù)據(jù)匯總周期數(shù)量的最大值[1]。在此基礎(chǔ)上,可對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)數(shù)據(jù)中,各個(gè)匯總周期信號(hào)數(shù)據(jù)離均差平分、組建離均差平方進(jìn)行計(jì)算。同時(shí),對(duì)各個(gè)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)的識(shí)別周期方差進(jìn)行計(jì)算。不過(guò),對(duì)于異常信號(hào)數(shù)據(jù)特征,傳統(tǒng)方法無(wú)法準(zhǔn)確提取,因而可能會(huì)出現(xiàn)漏判、誤判的情況,會(huì)對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)識(shí)別準(zhǔn)確度造成影響。

    二、基于DFI的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)優(yōu)化識(shí)別

    2.1 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)的分類過(guò)程

    2.2 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)的特征提取

    以SVM為基礎(chǔ),對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)識(shí)別控制模型進(jìn)行建立,在模型中,結(jié)構(gòu)實(shí)質(zhì)是通過(guò)轉(zhuǎn)換和處理不明確移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)數(shù)據(jù),使其成為數(shù)字向量模式。由支持向量機(jī)分類器進(jìn)行處理,根據(jù)分類函數(shù)式,分類數(shù)字向量模式,并向信號(hào)識(shí)別控制模塊傳輸最終的分類結(jié)果,從而控制和處理移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)。利用數(shù)據(jù)預(yù)處理器,提取數(shù)據(jù)包網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)特征[2]。對(duì)全部源及目的進(jìn)行識(shí)別,如果固定連接IP數(shù),和固定連接端口數(shù)相同,則為正常移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)。如果不相同,則為異常移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)。對(duì)兩種移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流源變化差異進(jìn)行分析,運(yùn)用三位特征向量提取算法,對(duì)異常信號(hào)特征進(jìn)行提取。

    2.3 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)的優(yōu)化識(shí)別

    對(duì)前面提取的異常信號(hào)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練,(xi,yi),i=1,2,…,n,y∈{+1,-1}。對(duì)特征進(jìn)行預(yù)處理,得到訓(xùn)練向量,以及訓(xùn)練支持向量機(jī),對(duì)SVM參數(shù)進(jìn)行調(diào)控,達(dá)到最佳參數(shù)性能,在Vapnik含義下,對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)最優(yōu)分類面f(x)=0進(jìn)行獲取。利用SVM參數(shù),對(duì)異常信號(hào)識(shí)別需要的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)分類面進(jìn)行建立,并作為實(shí)際決策函數(shù)。利用實(shí)際決策函數(shù),預(yù)處理分析預(yù)測(cè)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)特征。決策這一向量是否在標(biāo)記已識(shí)別移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)記錄表中,如果在,向移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號(hào)控制模塊進(jìn)行傳輸,作為正常網(wǎng)絡(luò)信號(hào)。如果不再,標(biāo)記為移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)異常信號(hào)的準(zhǔn)確識(shí)別。

    三、結(jié)論

    移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)目前擁有十分廣泛的應(yīng)用,在各個(gè)領(lǐng)域中都發(fā)揮了重要的作用。對(duì)于移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō),用戶信息安全是十分重要的,為此,應(yīng)對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別,以確保網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全。由于傳統(tǒng)識(shí)別方法存在較多的問題和弊端,因此,提出了基于DFI的支持向量機(jī)技術(shù),依次實(shí)現(xiàn)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號(hào)的優(yōu)化識(shí)別。

    參 考 文 獻(xiàn)

    [1]李威, 顧海林, 黃興. 網(wǎng)絡(luò)被入侵后的信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù), 2017, 40(3):58-61.

    [2]曹航, 張?jiān)讫? 高速移動(dòng)通信的信號(hào)優(yōu)化處理方法研究[J]. 計(jì)算機(jī)仿真, 2016, 33(8):177-180.endprint

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