[發明專利]用于DPI數據的處理方法和處理系統

在審

• 申請號: 201911305426.7
• 申請日: 2019-12-18
• 公開（公告）號: CN113010500A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 安翔宇;閆健儒;馬奕凡;朱晨曦
• 申請（專利權）人: 中國電信股份有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 中國貿促會專利商標事務所有限公司 11038
• 代理人: 李浩

1.一種用于深度包檢測DPI數據的處理方法，包括：

檢測得到缺失DPI數據的第一時間段；

獲取與所述第一時間段相鄰的第二時間段的DPI數據；

將所述第二時間段的DPI數據輸入到DPI數據補全模型單元；以及

所述DPI數據補全模型單元基于所述第二時間段的DPI數據生成所述第一時間段的缺失的DPI數據。

2.根據權利要求1所述的處理方法，其中，在檢測得到缺失DPI數據的第一時間段之前，所述處理方法還包括：

獲取樣本時間段的樣本DPI數據；以及

將所述樣本DPI數據輸入到所述DPI數據補全模型單元以對所述DPI數據補全模型單元進行訓練。

3.根據權利要求2所述的處理方法，其中，對所述DPI數據補全模型單元進行訓練的步驟包括：

對所述樣本DPI數據進行預處理，并將經過所述預處理后的樣本DPI數據依次輸入到卷積層、修正線性單元層、池化層和全連接層進行處理，以得到所述樣本DPI數據的特征數據；

將所述樣本DPI數據的特征數據輸入到生成式對抗網絡GAN的判別器中；

將隨機值輸入到所述GAN的生成器中；

所述生成器對所述隨機值進行計算以生成隨機特征數據，將所述隨機特征數據輸入到所述判別器中；以及

所述判別器對所述樣本DPI數據的特征數據和所述隨機特征數據進行對比并判定以獲得判定結果；

當所述判定結果沒有在預定范圍內時，所述判別器確定當前的DPI數據補全模型單元沒有達到最優狀態，并將所述判定結果返回給所述生成器，使得所述生成器生成下一個隨機特征數據；

當所述判定結果在所述預定范圍內時，所述判別器確定當前的DPI數據補全模型單元達到最優狀態。

4.根據權利要求3所述的處理方法，其中，

所述預定范圍為0.45至0.55。

5.根據權利要求3所述的處理方法，其中，所述生成器生成隨機特征數據的步驟包括：

所述生成器基于所述隨機值生成初始時間段的數據序列，并以預設時間段作為遞增時間段，相應地逐漸增加所述數據序列，直到增加到具有與所述樣本時間段的長度相等的時間段的數據序列，即為所述隨機特征數據，并利用遺忘門獲取隨機特征數據的時間信息。

6.根據權利要求3所述的處理方法，其中，

所述預處理包括：去除缺失值處理、降維處理、歸一化處理和向量編碼處理中的至少一個。

7.一種用于DPI數據的處理系統，包括：

獲取單元，用于檢測得到缺失DPI數據的第一時間段，獲取與所述第一時間段相鄰的第二時間段的DPI數據，并將所述第二時間段的DPI數據輸入到DPI數據補全模型單元；以及

所述DPI數據補全模型單元，用于基于所述第二時間段的DPI數據生成所述第一時間段的缺失的DPI數據。

8.根據權利要求7所述的處理系統，其中，

所述獲取單元還用于獲取樣本時間段的樣本DPI數據，并將所述樣本DPI數據輸入到所述DPI數據補全模型單元；

所述DPI數據補全模型單元還用于基于所述樣本DPI數據進行訓練。