[發明專利]一種網絡流量檢索方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201910108881.1
• 申請日: 2019-02-03
• 公開（公告）號: CN109861862A
• 公開（公告）日: 2019-06-07
• 發明（設計）人: 張軍
• 申請（專利權）人: 江蘇深度空間信息科技有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;G06F16/95
• 代理公司: 北京知呱呱知識產權代理有限公司 11577
• 代理人: 丁彥峰;趙白

本發明實施例公開了一種網絡流量檢索方法、裝置、電子設備及存儲介質，屬于檢索技術領域，其中，所述方法包括：對進行網絡流量檢索的統計特征進行特征提取，并對提取出的統計特征進行分析，得到兩個以上的用于進行流量檢索的統計特征；基于預設的相似度計算模型，對兩個以上的用于進行網絡流量檢索的統計特征進行排序，得到相應的排序結果；根據排序結果，選擇至少包含網絡流量的排序在預設排序范圍的檢索結果作為返回的檢索結果。本發明的方案，能夠做到：只有至少包含網絡流量的排序在預設排序范圍的檢索結果才能作為返回的檢索結果，因此，提供的流量檢索方法返回的檢索結果更加精準。

技術領域

本發明實施例涉及檢索技術領域，具體涉及一種網絡流量檢索方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

目前網絡流量檢索的方法對應的研究主要集中在實時流量分類上。流量分類，就是將流量劃分為多個優先級或多個服務類，如使用IP報文頭的ToS(Type of service，服務類型)字段的前三位(即IP優先級)來標記報文，可以將報文最多分成23＝8類；若使用DSCP(Differentiated Services Codepoint，區分服務編碼點，ToS域的的前6位)，則最多可分成64類。

對于流量的分類，關于IP報文的ToS域等與MPLS報文的EXP域等僅是分類的一種情況，其實幾乎可以對報文的任何信息段進行分類，比如也可以根據源IP地址、目的IP地址、源端口號、目的端口號、協議ID等進行流量的分類。

現有的流量分類方法，應預先確定若干流量類別，并將標記的樣本用于訓練集合。流量分類模型在訓練集上進行訓練，然后用于對與訓練集不相交的測試集進行分類。相比之下，流量檢索不需要預定義的流量類和標記的訓練集，它根據網絡流量的集合對流量進行排序。

現有的網絡流量檢索方法存在流量檢索結果不夠精準的缺陷，如何解決現有的網絡流量檢索方法中存在的流量檢索結果不夠精準的問題，是待解決的問題。

發明內容

為此，本發明實施例提供一種網絡流量檢索方法、裝置、電子設備及存儲介質，以解決現有技術中流量檢索結果不夠精準的問題。

為了實現上述目的，本發明實施例提供如下技術方案：

在本發明的實施方式的第一方面中，提供了一種網絡流量檢索方法，所述方法包括：對進行網絡流量檢索的統計特征進行特征提取，并對提取出的統計特征進行分析，得到兩個以上的用于進行流量檢索的統計特征；基于預設的相似度計算模型，對兩個以上的用于進行網絡流量檢索的統計特征進行排序，得到相應的排序結果；根據所述排序結果，選擇至少包含網絡流量的排序在預設排序范圍的檢索結果作為返回的檢索結果。

在本發明的另一實施例中，所述方法還包括：獲取與所述統計特征關聯的統計特征信息。

在本發明的又一實施例中，所統計特征信息至少包括以下一項：功能類型為包的特征信息、功能描述為單向傳輸的數據包數的特征信息、功能類型為字節的特征信息、功能描述為單向傳輸的字節數的特征信息、功能類型為包大小的特征信息、功能類型為數據包間時間的特征信息、流量統計特征對應的數量特征信息。

在本發明的再一實施例中，所述方法還包括：獲取進行流量檢索的IP數據包信息，其中，所述IP數據包信息至少包括以下一項：源IP信息、源端口信息、目標IP信息、目標端口信息、傳輸協議信息。

在本發明的實施方式的第二方面中，提供了一種網絡流量檢索裝置，所述裝置包括：統計特征提取模塊，對進行網絡流量檢索的統計特征進行特征提取，并對提取出的統計特征進行分析，得到兩個以上的用于進行流量檢索的統計特征；排序模塊，基于預設的相似度計算模型，對所述統計特征提取模塊提取出的兩個以上的用于進行網絡流量檢索的統計特征進行排序，得到相應的排序結果；檢索結果返回模塊，根據所述排序模塊得到的所述排序結果，選擇至少包含網絡流量的排序在預設排序范圍的檢索結果作為返回的檢索結果。