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        移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號優(yōu)化識別研究

        2017-10-16 17:43:18李永華何兆照
        中國新通信 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)確的識別移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號,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。在異常信號識別當(dāng)中,要對移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行提取,并根據(jù)這些特征,分類異常信號數(shù)據(jù),對移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號識別模型進(jìn)行建立。以往基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,需要對大量網(wǎng)絡(luò)信號樣本信息進(jìn)行訓(xùn)練及測試,無法準(zhǔn)確提取異常信號數(shù)據(jù)特征,在識別中具有誤差大、準(zhǔn)確性低等特點(diǎn)?;诖?,本文對移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號優(yōu)化識別進(jìn)行了研究。

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

        前言:近年來,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,移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)在給人們帶來便利的同時(shí),也帶來了信息盜取、病毒木馬傳播、服務(wù)攻擊、網(wǎng)絡(luò)入侵等問題,對用戶信息安全造成了很大的影響?;诖耍瑧?yīng)當(dāng)對這些異常的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號進(jìn)行準(zhǔn)確的識別,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)信號識別中,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)異常信號識別方法進(jìn)行優(yōu)化識別,從而取得更好的效果。

        一、移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號識別的原理

        在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號的識別過程中,通過對移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)著呢廣場狀態(tài)下信號特征的分析,對平穩(wěn)狀態(tài)下移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號模型進(jìn)行建立,并利用該模型,對移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號進(jìn)行識別。利用相應(yīng)公式,對正常狀態(tài)下的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號特征進(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)中所有信號數(shù)據(jù)的長度,用M代表移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號數(shù)據(jù)匯總周期數(shù)量的最大值[1]。在此基礎(chǔ)上,可對移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號數(shù)據(jù)中,各個(gè)匯總周期信號數(shù)據(jù)離均差平分、組建離均差平方進(jìn)行計(jì)算。同時(shí),對各個(gè)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號的識別周期方差進(jìn)行計(jì)算。不過,對于異常信號數(shù)據(jù)特征,傳統(tǒng)方法無法準(zhǔn)確提取,因而可能會(huì)出現(xiàn)漏判、誤判的情況,會(huì)對移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號識別準(zhǔn)確度造成影響。

        二、基于DFI的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號優(yōu)化識別

        2.1 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號的分類過程

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

        以SVM為基礎(chǔ),對移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號識別控制模型進(jìn)行建立,在模型中,結(jié)構(gòu)實(shí)質(zhì)是通過轉(zhuǎn)換和處理不明確移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號數(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,并向信號識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。利用數(shù)據(jù)預(yù)處理器,提取數(shù)據(jù)包網(wǎng)絡(luò)異常信號特征[2]。對全部源及目的進(jìn)行識別,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。如果不相同,則為異常移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號。對兩種移動(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,對異常信號特征進(jìn)行提取。

        2.3 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號的優(yōu)化識別

        對前面提取的異常信號特征向量進(jìn)行訓(xùn)練,(xi,yi),i=1,2,…,n,y∈{+1,-1}。對特征進(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,對移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號最優(yōu)分類面f(x)=0進(jìn)行獲取。利用SVM參數(shù),對異常信號識別需要的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號分類面進(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)測移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號特征。決策這一向量是否在標(biāo)記已識別移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)記錄表中,如果在,向移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)信號控制模塊進(jìn)行傳輸,作為正常網(wǎng)絡(luò)信號。如果不再,標(biāo)記為移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號,從而實(shí)現(xiàn)對異常信號的準(zhǔn)確識別。

        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。對于移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)來說,用戶信息安全是十分重要的,為此,應(yīng)對移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)異常信號進(jìn)行準(zhǔn)確的識別,以確保網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全。由于傳統(tǒng)識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)異常信號的優(yōu)化識別。

        參 考 文 獻(xiàn)

        [1]李威, 顧海林, 黃興. 網(wǎng)絡(luò)被入侵后的信號檢測系統(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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