申请/专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司信息通信公司

申请日：2022-07-22

公开（公告）日：2022-12-13

公开（公告）号：CN115474219A

主分类号：H04W24/04

分类号：H04W24/04;H04W24/06;H04W24/08;H04L43/0876;H04L43/04;H04L43/045;H04L41/06;H04L41/142;H04L41/147;H04L41/149

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2022.12.13#公开

摘要：本发明涉及一种基于多时间序列数据挖掘的5GB5G电力通信网络流量分析方法，具体方法步骤包括：15GB5G电力通信网流量特性分析2建立5GB5G电力通信网络流量模型，选择多时间序列数据挖掘方法进行流量模型建立，描述基于电力业务的5GB5G通信网络的业务的真实情况。区别于传统意义上的电力通信流量分析，对5GB5G电力通信流量层级进行了新的划分，采用多时间序列数据挖掘算法，对5GB5G电力通信流量进行合理的统计描述，将多个流量特征时间序列作为一个整体进行分析，产生有效的异常网络流量特征关联规则，准确描述整个5GB5G电力通信网络的安全状况，对电力通信故障预判、网络设计、流量控制、资源管理及网络设计都有十分重要的应用价值。

主权项：1.基于多时间序列数据挖掘的5GB5G电力通信网络流量分析方法，其特征在于：具体方法步骤如下：15GB5G电力通信网流量特性分析，包括确定性与混沌性分析、自相似性分析、多重分形性分析，并建立5GB5G电力通信网流量分析层级：由三个层次组成，从下到上分别是数据包层、流量层及全网层，并对数据包层流量、流量层流量及全网层流量进行分析；2建立5GB5G电力通信网络流量模型，基于上述步骤1电力通信网流量特性分析，选择多时间序列数据挖掘方法进行流量的模型建立，描述基于电力业务的5GB5G通信网络的业务的真实情况，具体方法步骤如下：步骤一：计算在每个时间段上收集的5GB5G电力通信流量级特征的熵，熵作为一种度量，用于度量捕获分布的分散度或集中度，各种各样的异常流量将影响IP特征之一的分布，如： PX＝xi是事件xi∈X发生的概率，即数据包数量除以给定时间间隔内的数据包总数为定义该数据包发生的概率，其中，每个5分钟的数据包由一组聚合特性进行汇总，在5GB5G电力通信网络中，流量被正式定义为一个5元组，包括源地址、目的地址、源端口、目的端口和协议类型，获取6个字段，包括源地址或源IP，并表示为srcIP、目的地址或目的IP，表示为dstIP、源端口，表示为srcPort、目的端口，表示为dstPort、字节数和协议类型；步骤二：将主成分分析和子空间方法应用于熵时间序列，采用主成分分析法将5GB5G电力通信流量分离成正常流量和异常流量，子空间方法是分离正常和异常网络流量的一种有效方法，具体的，把5GB5G流量数据点看成一个n维的云，第一个主成分PC1是变化最大的方向点，PC2是站在PC1正交方向上变化最大的方向点，当所有主要数据均被发现后上述过程结束，n指的是数据的维度，确保所有主要分量正交收敛，从而形成正交基，第一个数轴方向上的数据变化最大，而第二个轴上的数据变化小于第一个，其他分量也是如此，子空间方法使用上述主成分分析定义正常子空间和异常子空间，即用来区分正常5G通信流量和异常5GB5G通信流量，对于某m，正常子空间是PC1到PCm所跨越的空间，异常子空间类似于PCm到PCm+1m≤n所跨越的空间；步骤三：将时频分析方法、分段聚合近似和符号聚合近似应用于异常时间熵序列来定位5GB5G电力通信异常流量，具体包括分段聚合近似、符号聚合近似及小波变换与小波包变换，并应用于Choi-Williams分布和伪Wigner-Ville分布；步骤四：将关联规则挖掘应用于5GB5G电力通信流量符号序列，I＝{i1,i2,...,ik}是一组集合，T＝{t1,ti+1,...,in}是一组交易，定义SupX如下： 以最小的支持度和置信度找到所有X→Y的规则，支持度是一个交易包含X∪Y的概率，定义为SupX∪Y，置信度是交易包含X和Y的条件概率，表示为SupX∪YSupX。

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