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申请/专利权人：武汉科技大学;绿盟科技集团股份有限公司
摘要：本发明提供一种5G核心网控制平面网元服务异常检测方法及系统，包括收集固定时间内的5G核心网产生流量，筛选出5G核心网协议服务调用数据包，提取数据包载荷部分并处理获得数据包序列；将数据包序列转化为一张有向图，使用图特征提取网络获得整图特征表示；使用序列模型对数据包序列按时间提取时间依赖信息；使用仅包含正常流量的训练数据集和Adam对图特征提取网络和标准化流网络进行训练；得到训练好的模型后，使用仅包含正常流量的训练数据集去计算图阈值和概率阈值；检测阶段，输入的流量分别经过图特征提取网络和标准化流网络输出整图特征和对数密度估计，并计算图异常得分和密度异常得分，结合判断出异常识别结果。
主权项：1.一种5G核心网控制平面网元服务异常检测方法，其特征在于：包括以下步骤，收集固定时间内的5G核心网产生流量，筛选出5G核心网协议服务调用数据包，设定载荷读取长度；遍历数据包集，提取数据包载荷部分并根据设定的载荷读取长度进行截断或填充，转换为数值序列，并对数值进行归一化处理获得数据包序列；将数据包序列转化为一张有向图，包括根据数据包IP地址将每个数据包转化为有向图的一条边，其中起始节点为源IP，目标节点为目的IP，数据包特征作为边特征，节点特征用0填充；使用图特征提取网络获得整图特征表示，包括构建图特征提取网络，对有向图进行特征提取；对每一层图特征提取网络得到节点特征进行求和取平均得到整图特征表示；使用序列模型对数据包序列按时间提取时间依赖信息；使用仅包含正常流量的训练数据集和Adam优化器对图特征提取网络和标准化流网络进行训练；得到训练好的模型后，使用仅包含正常流量的训练数据集去计算图阈值和概率阈值；检测阶段，输入的流量分别经过图特征提取网络和标准化流网络输出整图特征和对数密度估计，并计算图异常得分和密度异常得分，当均未超过阈值时，流量被识别为正常；反之，识别为异常，并输出异常识别结果。
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百度查询： 武汉科技大学 绿盟科技集团股份有限公司 5G核心网控制平面网元服务异常检测方法及系统
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