孫靜 馮鋒

摘 要：隨著物聯(lián)網(wǎng)技術在多個領域的大規(guī)模應用，終端用戶數(shù)量呈快速上升趨勢。在享受通信便利的同時，也有個別用戶利用物聯(lián)網(wǎng)特性生成大量虛假用戶，不利于行業(yè)的健康發(fā)展。針對以上現(xiàn)象，文中采用半監(jiān)督學習的方法，通過研究相關樣本數(shù)據(jù)的特征，建立用戶識別模型，對異常用戶行為做出及時判斷，幫助相關部門、人員采取相應的措施，避免產生較大的損失，節(jié)省了大量人力物力，具有廣泛的應用前景。

關鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);用戶識別;半監(jiān)督學習;識別模型;樸素貝葉斯分類;隨機森林

中圖分類號：TP391文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2020）11-0-03

0 引 言

伴隨著LoRa、NB-IoT、5G等物聯(lián)網(wǎng)通信技術的發(fā)展，我國物聯(lián)網(wǎng)終端用戶猛增。在日益增加的用戶數(shù)量中，若出現(xiàn)大量惡意的虛假用戶，則會影響物聯(lián)網(wǎng)平臺正常的工作運行。這些虛假用戶占用了大量資源，使物聯(lián)網(wǎng)平臺無法充分利用，既影響用戶的自身利益，也不利于物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的健康發(fā)展。

僅憑人力識別、用戶舉報等傳統(tǒng)方法監(jiān)督用戶行為，具有一定的局限性和缺陷，監(jiān)督及識別效果并不理想。本文對于物聯(lián)網(wǎng)用戶識別模型進行研究，針對不同的識別方法及分類器進行分析，幫助相關人員盡早發(fā)現(xiàn)用戶的異常行為，及時采取措施，避免造成更大損失。

1 物聯(lián)網(wǎng)平臺概述

物聯(lián)網(wǎng)的工作流程為傳感器收集數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡連接向云端發(fā)送數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)處理，篩選有用的數(shù)據(jù)后再向終端用戶傳遞有用信息[1-2]。物聯(lián)網(wǎng)平臺主要分為服務管理器和控制中心兩部分，物聯(lián)網(wǎng)平臺組成如圖1所示。

物聯(lián)網(wǎng)卡和5G技術在未來的物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)擁有絕對的優(yōu)勢。現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)卡具有資費便宜、無實名制等特點，依托物聯(lián)網(wǎng)應用于智能服務領域，如智能家居、智能穿戴、智慧安防等[3]。在物聯(lián)網(wǎng)平臺上，用戶群體被分為不同的身份與類型，為不同的用戶提供不同的平臺數(shù)據(jù)視圖、權限等。

2 識別模型概述

用戶識別實質上是根據(jù)用戶的特征數(shù)據(jù)對其進行分類的過程，將異常數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)拆分開來。用戶數(shù)據(jù)中既有少量的已確定虛假用戶的信息，也有占大部分的正常用戶?；谝陨咸卣鳎疚慕⒘嘶谖礃擞洏颖疽约罢龢颖镜陌氡O(jiān)督學習模型[4-5]，用于識別物聯(lián)網(wǎng)用戶的類型。

解決這類問題主要有兩種方法。第一種方法是直接在正樣本中進行訓練，訓練出的分類器可以判別測試數(shù)據(jù)是否屬于訓練樣本類別。但實際情況是，現(xiàn)實數(shù)據(jù)遠比實驗復雜，且模型只會輸出“是”或“不是”兩種結果，容易出現(xiàn)被認定為“不是”的樣本并不屬于正樣本相對的另一類，出現(xiàn)誤判的情況。

第二種方法是將其分為兩步，將分類與預測分開。第一步是根據(jù)已標注的樣本，在大量未標注樣本中通過訓練找出可靠的負樣本集;第二步是通過迭代訓練得到一個分類器進行用戶識別工作。識別模型工作流程如圖2所示。

3 用戶數(shù)據(jù)處理

在處理關于用戶的原始數(shù)據(jù)時，首先進行數(shù)據(jù)核查，通過計算數(shù)據(jù)的均值、期望值、中位數(shù)、方差等了解原始數(shù)據(jù)的大致分布。根據(jù)用戶識別業(yè)務的需求遍歷所有重要字段，所需數(shù)據(jù)字段見表1～表4所列。轉換部分數(shù)據(jù)類型，便于后續(xù)處理，并利用上文得到的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行空值填充。將處理好的數(shù)據(jù)進行打標簽操作后隨機排序，分為訓練集和測試集，再將測試集中的一小部分數(shù)據(jù)分離出可靠的正樣本，用于訓練分類器。

4 模型選擇與搭建

4.1 兩步法

在本文所研究的兩步法模型中，第一步使用的模型為樸素貝葉斯分類器，其優(yōu)勢在于算法數(shù)學模型穩(wěn)定、學習簡單，分類效果較理想[6-7]。該分類器所需參數(shù)很少，對于缺失的數(shù)據(jù)不太敏感，比較符合實際數(shù)據(jù)情況，可解釋性強。理論上來說，相較于其他模型，它的誤差率最小。

貝葉斯基本公式為：

假設數(shù)據(jù)的每個樣本有m維特征向量，描述其m個屬性的值，即A={x1， x2， ...， xm}。數(shù)據(jù)類別可分為n類，即n={y1， y2， ...， yn}。給定未知樣本集X，使用樸素貝葉斯分類方法將樣本按類別n={y1， y2， ...， yn}分開。

代入貝葉斯理論，可得給定的某用戶A屬于某分類yn的概率為：

對于給定用戶A屬于某一分類yn的概率，可由A在每個給定的分類yn的概率得出，需要計算每個分類用戶A在其中的概率。即

假設集合T為正樣本集合，集合U為未標記樣本集合。模型訓練過程如下：

（1）將集合T、U中的樣本類別標記為1、0;

（2）分別使用數(shù)據(jù)集T和U進行訓練，得到理想的分類器;

（3）使用上述分類器將未標記樣本進行分類。

第二步使用的模型為隨機森林算法?！吧帧庇啥鄠€決策樹組成，采用隨機有放回的選擇模式訓練數(shù)據(jù)模型，引入隨機屬性選擇，通過組合模型來提升學習效果[8]?！吧帧敝械拿恳豢脴涠紩鶕?jù)自己分類選擇進行“投票”，最終的結果是“票數(shù)”最多的屬性。其計算公式如下：

式中：H（x）表示隨機森林分類模型最終結果;hi（x）表示每棵決策樹的單獨分類結果;Y表示需要分類的對象。通過投票策略將得票數(shù)最多的分類結果進行輸出[9]。

模型搭建需要根據(jù)數(shù)據(jù)進行特征選擇，本文主要針對一周之內的操作行為、流量、短信等信息進行統(tǒng)計。對數(shù)據(jù)首先進行數(shù)據(jù)清洗預處理，過濾掉某些異常的數(shù)據(jù)，并根據(jù)后期的需求對關鍵字段進行處理。根據(jù)其用戶ID找到對應的

SIM ID，并關聯(lián)其操作記錄表、流量表、信息表。物聯(lián)網(wǎng)卡的流量監(jiān)控為重要指標，根據(jù)時間記錄對最近七天的短信使用量和數(shù)據(jù)流量使用量求和。對操作行為表進行預處理，根據(jù)操作時間及SIM ID對最近七天的操作次數(shù)求和。將七天的數(shù)據(jù)以第一天為基準進行內關聯(lián)，最終得到每一張卡在七天中的操作行為、短信、流量的情況。對于已標注的虛假用戶數(shù)據(jù)的處理與以上流程一致。

將30%數(shù)據(jù)作為測試集，70%數(shù)據(jù)作為訓練集。在訓練集上建立模型，第一步使用樸素貝葉斯模型，第二步使用隨機森林模型。調整模型參數(shù)，找到在訓練集上表現(xiàn)結果最優(yōu)的模型，最后使用測試集進行測試。對預測結果的評判不能只按照傳統(tǒng)的精確率、召回率等，因為除已標記的虛假用戶外，對于未知用戶類型并沒有確切的判斷。這里的判斷標準采用，其中代表樣本為正樣本的概率，r代表召回率，p代表精確率。使用這個公式來判斷分類器的性能。兩步法模型預測結果見表5所列。

4.2 一步法

上文提到的直接法是在正樣本上進行訓練，比較經(jīng)典的單分類方法為one-class SVM模型。 在識別一個新的“點”（用戶數(shù)據(jù)）時，若落在該超平面內，說明屬于正樣本集，若不是則屬于其他類，但無法判斷出具體屬于哪一類[10]。one-class SVM模型的訓練樣本只有一類，與二分類問題有一定差別，本文只對物聯(lián)網(wǎng)用戶的正樣本數(shù)據(jù)進行訓練，最終訓練結果中挑出不屬于正常用戶的數(shù)據(jù)即可。

5 結 語

本文從物聯(lián)網(wǎng)角度出發(fā)分析了用戶識別模型，根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的特性使用機器學習方法建立模型，并進行分類操作。通過實驗可以看出一步法的準確率遠低于兩步法。盡管理論上現(xiàn)有模型可以達到較好的效果，但還有繼續(xù)改善之處：兩步法分類模型嘗試使用更多不同分算法組合進行訓練，以達到更為精準的結果;對于字段的提取，根據(jù)實際情況增加或減少，調整不同特性的權重比例，不斷完善，提高預測準確率。

參考文獻

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