[發明專利]網絡控制策略生成方法及裝置、網絡控制方法、存儲介質

有效

• 申請號: 201810236907.6
• 申請日: 2018-03-21
• 公開（公告）號: CN110266510B
• 公開（公告）日: 2022-05-24
• 發明（設計）人: 方明
• 申請（專利權）人: 騰訊科技(深圳)有限公司
• 主分類號: H04L41/14
• 分類號: H04L41/14;H04L41/08;H04L9/40;G06N99/00
• 代理公司: 深圳市隆天聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 劉抗美

1.一種網絡控制策略生成方法，其特征在于，包括：

采集終端設備的網絡日志信息；

基于所述網絡日志信息，提取多個預設維度的特征數據；所述預設維度用于反映所述終端設備網絡行為的一個或多個方面的屬性；

獲取特征數據與網絡控制策略之間的映射模型；所述映射模型是由對機器學習模型進行訓練得到；所述機器學習模型為隨機森林模型；所述隨機森林模型包括多個決策樹；分別通過各所述決策樹，利用提取的所述特征數據計算所述終端設備的網絡控制策略，得到多個候選網絡控制策略；

將所述多個候選網絡控制策略中出現次數最多的候選網絡控制策略作為所述終端設備的網絡控制策略。

2.根據權利要求1所述的網絡控制策略生成方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取多條訓練數據，各所述訓練數據至少包含特征數據樣本以及所述特征數據樣本對應的網絡控制策略；

基于所述訓練數據，對一機器學習模型進行訓練，生成所述映射模型。

3.根據權利要求2所述的網絡控制策略生成方法，其特征在于，所述獲取多條訓練數據包括：

采集多個終端設備的網絡日志信息，得到網絡日志信息樣本；

基于各所述網絡日志信息樣本，提取多個所述預設維度的特征數據，得到所述特征數據樣本；

獲取各所述終端設備的網絡控制策略樣本，并建立所述特征數據樣本與所述網絡控制策略樣本的映射關系，得到所述訓練數據。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述決策樹包括多個特征路徑，每個所述特征路徑對應一個候選網絡控制策略；

分別通過各所述決策樹，利用提取的所述特征數據計算所述終端設備的網絡控制策略，得到多個候選網絡控制策略，包括：

根據提取的所述特征數據，從各決策樹包括的特征路徑中獲取與提取的所述特征數據匹配的特征路徑作為目標特征路徑；

將各所述目標特征路徑對應的候選網絡控制策略作為各所述決策樹的計算得到的候選網絡控制策略。

5.根據權利要求1～4任意一項所述的網絡控制策略生成方法，其特征在于，所述預設維度包括：所述終端設備的使用者信息、所述終端設備的機器屬性、所述終端設備的訪問屬性、所述終端設備的惡意屬性、所述終端設備的灰色屬性、所述終端設備訪問網站的分類屬性以及所述終端設備的用戶歷史屬性中的一個或多個。

6.一種網絡控制方法，其特征在于，包括：

通過權利要求1～5任意一項所述的網絡控制策略生成方法為多個終端設備生成網絡控制策略；

通過所述網絡控制策略對所述終端設備的網絡訪問進行控制。

7.一種網絡控制策略生成裝置，其特征在于，包括：

日志采集模塊，用于采集終端設備的網絡日志信息；

特征提取模塊，用于基于所述網絡日志信息，提取多個預設維度的特征數據；所述預設維度用于反映所述終端設備網絡行為的一個或多個方面的屬性；

映射獲取模塊，用于獲取特征數據與網絡控制策略之間的映射模型；所述映射模型是由對機器學習模型進行訓練得到；所述機器學習模型為隨機森林模型；所述隨機森林模型包括多個決策樹；

策略服務模塊，具體用于分別通過各所述決策樹，利用提取的所述特征數據計算所述終端設備的網絡控制策略，得到多個候選網絡控制策略；將所述多個候選網絡控制策略中出現次數最多的候選網絡控制策略作為所述終端設備的網絡控制策略。

8.根據權利要求7所述的網絡控制策略生成裝置，其特征在于，還包括：

訓練數據獲取模塊，用于獲取多條訓練數據，其中，各所述訓練數據至少包含特征數據樣本以及所述特征數據樣本對應的網絡控制策略；

機器學習模塊，用于基于所述訓練數據，通過一機器學習模型進行訓練，生成所述映射模型。