[發明專利]網絡設備的配置方法及裝置、存儲介質有效
| 申請號： | 201880093338.2 | 申請日： | 2018-05-21 |
| 公開（公告）號： | CN112189322B | 公開（公告）日： | 2022-07-22 |
| 發明（設計）人： | 吳平;王東輝 | 申請（專利權）人： | 華為技術有限公司 |
| 主分類號： | H04L41/0893 | 分類號： | H04L41/0893;H04L41/0806;H04L41/16;H04L43/08 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 518129 廣東*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 網絡設備 配置 方法 裝置 存儲 介質 | ||
1.一種待配置網絡設備的配置方法，其特征在于，包括：
根據目標終端的報文收發特征，在多個終端組中確定所述目標終端所在的目標終端組，其中，所述目標終端連接所述待配置網絡設備，所述報文收發特征基于所述目標終端收發的多個報文所確定，所述報文收發特征包括所述多個報文中每兩個報文間的發送時間間隔，所述多個終端組與多個配置一一對應；
基于所述目標終端組對應的目標配置對所述待配置網絡設備進行配置，其中，所述待配置網絡設備為轉發所述多個報文的網絡設備。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述報文收發特征還包括：所述多個報文的排序。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述報文收發特征還包括以下一個或多個：所述多個報文的報文類型的排序，所述多個報文的報文大小的排序，所述多個報文的原始內容排序。
4.根據權利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
獲取多個樣本終端的報文收發特征；
基于所述多個樣本終端的報文收發特征，采用機器學習法對分組模型進行訓練，以得到訓練完成的分組模型。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據目標終端的報文收發特征，在多個終端組中確定所述目標終端所在的目標終端組，包括：
基于訓練完成的分組模型，根據所述報文收發特征，在所述多個終端組中，分別確定所述目標終端屬于每個終端組的得分，所述分組模型用于基于輸入的報文收發特征分別確定所述目標終端屬于所述每個終端組的得分，所述每個終端組對應的得分用于表征所述目標終端屬于對應終端組的可能性；
在所述目標終端屬于每個終端組的得分中，確定最高得分；
將所述最高得分對應的終端組確定為所述目標終端組。
6.一種配置待配置網絡設備的裝置，其特征在于，包括：
確定模塊，用于根據目標終端的報文收發特征，在多個終端組中確定所述目標終端所在的目標終端組，其中，所述目標終端連接所述待配置網絡設備，所述報文收發特征基于所述目標終端收發的多個報文所確定，所述報文收發特征包括所述多個報文中每兩個報文間的發送時間間隔，所述多個終端組與多個配置一一對應；
配置模塊，用于基于所述目標終端組對應的目標配置對所述待配置網絡設備進行配置，其中，所述待配置網絡設備為轉發所述多個報文的網絡設備。
7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述報文收發特征還包括：所述多個報文的排序。
8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述報文收發特征還包括以下一個或多個：所述多個報文的報文類型的排序，所述多個報文的報文大小的排序，所述多個報文的原始內容排序。
9.根據權利要求6至8任一所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
獲取模塊，用于獲取多個樣本終端的報文收發特征；
訓練模塊，用于基于所述多個樣本終端的報文收發特征，采用機器學習法對分組模型進行訓練，以得到訓練完成的分組模型。
10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述確定模塊，用于：
基于訓練完成的分組模型，根據所述報文收發特征，在所述多個終端組中，分別確定所述目標終端屬于每個終端組的得分，所述分組模型用于基于輸入的報文收發特征分別確定所述目標終端屬于所述每個終端組的得分，所述每個終端組對應的得分用于表征所述目標終端屬于對應終端組的可能性；
在所述目標終端屬于每個終端組的得分中，確定最高得分；
將所述最高得分對應的終端組確定為所述目標終端組。
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