一種檢測業(yè)務(wù)類型的方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種檢測業(yè)務(wù)類型的方法及裝置，屬于衛(wèi)星移動通信領(lǐng)域。方法包括：若未查詢到報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型，則獲取第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的第一報文信息，并獲取在當前時間之前預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的檢測出業(yè)務(wù)類型的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的第二報文信息；計算第一報文信息和每一個第二報文信息之間的第一相似度，并判斷計算后最大的第一相似度是否大于或等于預(yù)設(shè)相似度；若最大的第一相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度，則將最大的第一相似度對應(yīng)的第二報文信息對應(yīng)的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型確定為第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。本發(fā)明通過降低了在未在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文頭信息中檢測到業(yè)務(wù)類型時通過其他方式檢測業(yè)務(wù)類型的計算量，提高了檢測業(yè)務(wù)類型的效率。
【專利說明】一種檢測業(yè)務(wù)類型的方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及衛(wèi)星移動通信領(lǐng)域，特別涉及一種檢測業(yè)務(wù)類型的方法及裝置?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]衛(wèi)星移動通信測試驗證系統(tǒng)是衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。衛(wèi)星移動通信測試驗證系統(tǒng)需要在業(yè)務(wù)仿真平臺與業(yè)務(wù)仿真終端之間傳輸包括多碼率語音數(shù)據(jù)、短消息數(shù)據(jù)以及分組數(shù)據(jù)等仿真業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。檢測業(yè)務(wù)仿真終端收到的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型是檢測衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)的一項重要工作。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中檢測業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型的方式，首先通過對待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文頭信息中是否存儲有終端地址或者業(yè)務(wù)標識，通過這兩個參數(shù)可以在預(yù)先存儲的終端地址或業(yè)務(wù)標識與業(yè)務(wù)類型的對應(yīng)關(guān)系中確定業(yè)務(wù)類型。而待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在傳輸過程中由于會發(fā)生丟包的現(xiàn)象，因此待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文頭信息可能會被丟失，此時無法從中獲取到檢測業(yè)務(wù)類型的信息。因此還可以通過對待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的報文信息提取業(yè)務(wù)特征，并將提取的業(yè)務(wù)特征預(yù)先存儲的業(yè)務(wù)特征庫進行對比進行識別，通過在業(yè)務(wù)特征庫中匹配到的業(yè)務(wù)特征對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型確定為待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
[0004]在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)至少存在以下問題:
[0005]在進行業(yè)務(wù)特征的匹配過程中，需要進行匹配多個類型的業(yè)務(wù)特征，這些業(yè)務(wù)特征的匹配過程需要大量的計算，而這些計算過程是需要耗費大量的時間，導(dǎo)致檢測時間過大，有些時候檢測時間會大于業(yè)務(wù)仿真平臺與業(yè)務(wù)仿真終端之間進行傳輸數(shù)據(jù)的時間，使得業(yè)務(wù)類型的檢測效率及其低下。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為了解決現(xiàn)有技術(shù)的問題，本發(fā)明實施例提供了一種檢測業(yè)務(wù)類型的方法及裝置。所述技術(shù)方案如下:
[0007]一方面，提供了一種檢測業(yè)務(wù)類型的方法，所述方法包括:
[0008]獲取待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的報文頭信息，并在預(yù)先存儲的報文頭信息與業(yè)務(wù)類型的對應(yīng)關(guān)系中查詢所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型；
[0009]若未查詢到所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型，則獲取所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的第一報文信息，并獲取在當前時間之前預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的檢測出業(yè)務(wù)類型的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的第二報文信息，其中所述第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)至少包括一個或多個；
[0010]計算所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的第一相似度，并判斷計算后最大的第一相似度是否大于或等于預(yù)設(shè)相似度；
[0011]若所述最大的第一相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度，則將所述最大的第一相似度對應(yīng)的第二報文信息對應(yīng)的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型確定為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
[0012]優(yōu)選的，所述判斷計算后最大的第一相似度是否大于預(yù)設(shè)相似度之后，所述方法還包括:
[0013]若所述最大的第一相似度小于預(yù)設(shè)相似度，則在所述第一報文信息中獲取預(yù)設(shè)的多種類別的業(yè)務(wù)特征；
[0014]在預(yù)先存儲的業(yè)務(wù)特征庫中的各業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中，分別計算獲取到的每種類別的業(yè)務(wù)特征與每種業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第二相似度；
[0015]根據(jù)所述每種類別的業(yè)務(wù)特征與每種業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第二相似度，分別計算所述第一報文信息對應(yīng)到每種業(yè)務(wù)類別的加權(quán)相似度之和；
[0016]選取最大的加權(quán)相似度之和，并判斷所述最大的加權(quán)相似度之和是否大于或等于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度；
[0017]如果所述最大的加權(quán)相似度之和大于或等于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則將所述最大的加權(quán)相似度之和對應(yīng)的業(yè)務(wù)類別作為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
[0018]優(yōu)選的，所述判斷所述最大的加權(quán)相似度之和是否大于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度之后，所述方法還包括:
[0019]如果所述最大的加權(quán)相似度之和小于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則在所述業(yè)務(wù)特征庫中創(chuàng)建一個業(yè)務(wù)類別，并將所述第一報文信息對應(yīng)的每種類別的業(yè)務(wù)特征記錄在所述創(chuàng)建的業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中。
[0020]優(yōu)選的，所述計算所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的第一相似度，包括:
[0021]對所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息進行快速傅里葉變換，并進行乘積累加，之后進行反傅里葉變換得到所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的
第一相似度。
[0022]優(yōu)選的，所述獲取待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的報文頭信息之前，所述方法還包括:
[0023]通過高速數(shù)據(jù)采集卡從業(yè)務(wù)仿真終端中采集待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；
[0024]將所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中缺失預(yù)設(shè)字段的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行丟棄，并將所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)放置于數(shù)據(jù)緩存隊列中，等待進行對所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行業(yè)務(wù)檢測的流程。
[0025]另一方面，提供了一種檢測業(yè)務(wù)類型的裝置，所述裝置包括:
[0026]查詢模塊，用于獲取待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的報文頭信息，并在預(yù)先存儲的報文頭信息與業(yè)務(wù)類型的對應(yīng)關(guān)系中查詢所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型；
[0027]第一獲取模塊，用于若未查詢到所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型，則獲取所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的第一報文信息，并獲取在當前時間之前預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的檢測出業(yè)務(wù)類型的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的第二報文信息，其中所述第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)至少包括一個或多個；
[0028]第一判斷模塊，用于計算所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的第一相似度，并判斷計算后最大的第一相似度是否大于或等于預(yù)設(shè)相似度；
[0029]第一確定模塊，用于若所述最大的第一相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度，則將所述最大的第一相似度對應(yīng)的第二報文信息對應(yīng)的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型確定為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
[0030]優(yōu)選的，所述裝置還包括:
[0031]第二獲取模塊，用于若所述最大的第一相似度小于預(yù)設(shè)相似度，則在所述第一報文信息中獲取預(yù)設(shè)的多種類別的業(yè)務(wù)特征；
[0032]第一計算模塊，用于在預(yù)先存儲的業(yè)務(wù)特征庫中的各業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中，分別計算獲取到的每種類別的業(yè)務(wù)特征與每種業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第二相似度；
[0033]第二計算模塊，用于根據(jù)所述每種類別的業(yè)務(wù)特征與每種業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第二相似度，分別計算所述第一報文信息對應(yīng)到每種業(yè)務(wù)類別的加權(quán)相似度之和；
[0034]第二判斷模塊，用于選取最大的加權(quán)相似度之和，并判斷所述最大的加權(quán)相似度之和是否大于或等于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度；
[0035]第二確定模塊，用于如果所述最大的加權(quán)相似度之和大于或等于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則將所述最大的加權(quán)相似度之和對應(yīng)的業(yè)務(wù)類別作為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
[0036]優(yōu)選的，所述裝置還包括:
[0037]記錄模塊，用于如果所述最大的加權(quán)相似度之和小于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則在所述業(yè)務(wù)特征庫中創(chuàng)建一個業(yè)務(wù)類別，并將所述第一報文信息對應(yīng)的每種類別的業(yè)務(wù)特征記錄在所述創(chuàng)建的業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中。
[0038]優(yōu)選的，所述第一判斷模塊具體用于:
[0039]對所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息進行快速傅里葉變換，并進行乘積累加，之后進行反傅里葉變換得到所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的
第一相似度。
[0040]優(yōu)選的，所述裝置還包括:
[0041]采集模塊，用于通過高速數(shù)據(jù)采集卡從業(yè)務(wù)仿真終端中采集待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；
[0042]預(yù)處理模塊，用于將所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中缺失預(yù)設(shè)字段的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行丟棄，并將所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)放置于數(shù)據(jù)緩存隊列中，等待進行對所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行業(yè)務(wù)檢測的流程。
[0043]本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案帶來的有益效果是:
[0044]通過在對待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文頭信息中未檢測到業(yè)務(wù)類型時，通過檢測待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中報文信息與預(yù)設(shè)時間段內(nèi)檢測出業(yè)務(wù)類型的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的報文信息的相似度，并將相似度大于預(yù)設(shè)相似度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型作為待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。降低了在未在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文頭信息中檢測到業(yè)務(wù)類型時通過其他方式檢測業(yè)務(wù)類型的計算量，提高了檢測業(yè)務(wù)類型的效率。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0045]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0046]圖1是本發(fā)明實施例一提供的檢測業(yè)務(wù)類型的方法流程圖；
[0047]圖2是本發(fā)明實施例二提供的檢測業(yè)務(wù)類型的方法流程圖；
[0048]圖3是本發(fā)明實施例三提供的檢測業(yè)務(wù)類型的裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0049]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實施方式作進一步地詳細描述。
[0050]實施例一
[0051]本發(fā)明實施例提供了一種檢測業(yè)務(wù)類型的方法，參見圖1，方法流程包括:
[0052]101:獲取待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的報文頭信息，并在預(yù)先存儲的報文頭信息與業(yè)務(wù)類型的對應(yīng)關(guān)系中查詢所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型；
[0053]102:若未查詢到所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型，則獲取所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的第一報文信息，并獲取在當前時間之前預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的檢測出業(yè)務(wù)類型的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的第二報文信息，其中所述第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)至少包括一個或多個；
[0054]103:計算所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的第一相似度，并判斷計算后最大的第一相似度是否大于或等于預(yù)設(shè)相似度；
[0055]104:若所述最大的第一相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度，則將所述最大的第一相似度對應(yīng)的第二報文信息對應(yīng)的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型確定為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
[0056]本發(fā)明實施例通過在對待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文頭信息中未檢測到業(yè)務(wù)類型時，通過檢測待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中報文信息與預(yù)設(shè)時間段內(nèi)檢測出業(yè)務(wù)類型的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的報文信息的相似度，并將相似度大于預(yù)設(shè)相似度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型作為待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。降低了在未在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文頭信息中檢測到業(yè)務(wù)類型時通過其他方式檢測業(yè)務(wù)類型的計算量，提高了檢測業(yè)務(wù)類型的效率。
[0057]實施例二
[0058]本發(fā)明實施例提供了一種檢測業(yè)務(wù)類型的方法，參見圖2，方法流程包括:
[0059]201:通過高速數(shù)據(jù)采集卡從業(yè)務(wù)仿真終端中采集待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；
[0060]本步驟完成對仿真業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，首先開始通過業(yè)務(wù)仿真平臺中的高速數(shù)據(jù)采集卡，獲取各個業(yè)務(wù)仿真終端中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。
[0061]202:將所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中缺失預(yù)設(shè)字段的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行丟棄，并將所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)放置于數(shù)據(jù)緩存隊列中，等待進行對所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行業(yè)務(wù)檢測的流程。
[0062]獲取到的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)即需要進行后續(xù)檢測業(yè)務(wù)類型的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。首先進行數(shù)據(jù)過濾，丟棄第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中缺失重要數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，其中通過在第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中判斷是否存在完整的預(yù)設(shè)字段的方式來確定是否確實重要數(shù)據(jù)。
[0063]數(shù)據(jù)過濾的步驟進行完畢后，將所有獲取到的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)放置于數(shù)據(jù)緩存隊列進行緩存。業(yè)務(wù)仿真平臺會從該隊列中按順序的提取第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并逐一進行檢測。
[0064]203:獲取待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的報文頭信息，并在預(yù)先存儲的報文頭信息與業(yè)務(wù)類型的對應(yīng)關(guān)系中查詢所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型。
[0065]其中，獲取待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是從業(yè)務(wù)仿真平臺的數(shù)據(jù)緩存隊列中獲取到的。
[0066]對于檢測第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型的過程，首先通過判斷第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文頭信息開始，業(yè)務(wù)仿真平臺中預(yù)先存儲報文頭信息與業(yè)務(wù)類型的對應(yīng)關(guān)系。
[0067]其中，報文頭信息與業(yè)務(wù)類型的對應(yīng)關(guān)系可以包含兩類:
[0068]第一類:業(yè)務(wù)仿真終端的地址與業(yè)務(wù)類型的對應(yīng)關(guān)系。
[0069]具體的，報文頭信息中保存有業(yè)務(wù)仿真終端的地址，通過解析出報文頭信息中的業(yè)務(wù)仿真終端的地址，并在該第一類的對應(yīng)關(guān)系中進行查找。
[0070]第二類:業(yè)務(wù)標識碼與業(yè)務(wù)類型的對應(yīng)關(guān)系。
[0071]具體的，報文頭信息中保存有業(yè)務(wù)標識碼，通過解析出報文頭信息中的業(yè)務(wù)標識碼，并在該第二類的對應(yīng)關(guān)系中進行查找。
[0072]其中，具體在上述兩類對應(yīng)關(guān)系中查詢和匹配的過程可以為:
[0073]報文頭信息檢測采用8比特的滑動窗口進行滑動檢測?；瑒哟翱谶x定的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)比對與預(yù)先存儲的上述兩類杜英關(guān)系，即能對業(yè)務(wù)類型進行初步的識別。
[0074]上述兩類對應(yīng)關(guān)系可以共同進行在報文頭信息檢測該第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型，也僅使用其中一類對應(yīng)關(guān)系進行檢測，在此對于使用方式并不限定。
[0075]檢測過程中會有未檢測到第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型的情況發(fā)生，這種情況的原因有兩種:
[0076]第一種情況，第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的報文頭信息在傳輸過程中丟失或內(nèi)容不全，會造成無法檢測到第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型的情況發(fā)生；
[0077]第二種情況，第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型為新的業(yè)務(wù)類型，在上述第一類和第二類的兩種對應(yīng)關(guān)系中都未存在的業(yè)務(wù)類型，因此會造成無法檢測到第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型的情況發(fā)生。
[0078]上述兩種情況發(fā)生后，需要進入后續(xù)的進一步的檢測流程。
[0079]204:若未查詢到所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型，則獲取所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的第一報文信息，并獲取在當前時間之前預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的檢測出業(yè)務(wù)類型的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的第二報文信息，其中所述第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)至少包括一個或多個。
[0080]其中報文信息為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)負載部分，通過將第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的第一報文信息對比之前檢測出業(yè)務(wù)類型的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的第二報文信息的相似度，可以確定第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的類型。
[0081]205:計算所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的第一相似度，并判斷計算后最大的第一相似度是否大于或等于預(yù)設(shè)相似度。若大于或等于預(yù)設(shè)相似度，則執(zhí)行步驟206 ;若小于預(yù)設(shè)相似度，則執(zhí)行步驟207。
[0082]其中，相似度計算的方法為:
[0083]對所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息進行快速傅里葉變換，并進行乘積累加，之后進行反傅里葉變換得到所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的
第一相似度。
[0084]206:若所述最大的第一相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度，則將所述最大的第一相似度對應(yīng)的第二報文信息對應(yīng)的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型確定為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
[0085]207:若所述最大的第一相似度小于預(yù)設(shè)相似度，則在所述第一報文信息中獲取預(yù)設(shè)的多種類別的業(yè)務(wù)特征。
[0086]此時，則進入第三種檢測流程，即對業(yè)務(wù)特征進行檢測的流程。
[0087]其中，預(yù)設(shè)的多種類別的業(yè)務(wù)特征可以包括但不限于以下內(nèi)容:
[0088]業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文的控制信息符、數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)、四元組信息、分組長度、業(yè)務(wù)傳輸速率、業(yè)務(wù)持續(xù)時間、業(yè)務(wù)包絡(luò)等。其中，數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)、四元組信息、分組長度可通過128bit滑動窗口快速檢索；業(yè)務(wù)傳輸速率、業(yè)務(wù)持續(xù)時間可通過計時器得到；業(yè)務(wù)包絡(luò)可設(shè)置漢寧窗和快速傅里葉變換得到。
[0089]208:在預(yù)先存儲的業(yè)務(wù)特征庫中的各業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中，分別計算獲取到的每種類別的業(yè)務(wù)特征與每種業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第二相似度。
[0090]在業(yè)務(wù)仿真平臺中預(yù)先存儲有業(yè)務(wù)特征庫，其中分別存儲有各類別的業(yè)務(wù)特征對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合。在每個業(yè)務(wù)特征集合中都會存儲有業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的所有收集到的業(yè)務(wù)特征。
[0091]通過將第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的每一種業(yè)務(wù)特征在每一個業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中進行相似度計算，確定每一種業(yè)務(wù)特征與每一個業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中的
第二相似度。
[0092]209:根據(jù)所述每種類別的業(yè)務(wù)特征與每種業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第二相似度，分別計算所述第一報文信息對應(yīng)到每種業(yè)務(wù)類別的加權(quán)相似度之和。
[0093]將屬于同一個業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的每一種業(yè)務(wù)特征進行加權(quán)計算，求加權(quán)相似度之和。會得到第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的每種業(yè)務(wù)類別的加權(quán)相似度之和。
[0094]210:選取最大的加權(quán)相似度之和，并判斷所述最大的加權(quán)相似度之和是否大于或等于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度；如果最大的加權(quán)相似度之和大于或等于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度則執(zhí)行步驟211 ;如果最大的加權(quán)相似度之和小于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度則執(zhí)行步驟212。
[0095]211:如果所述最大的加權(quán)相似度之和大于或等于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則將所述最大的加權(quán)相似度之和對應(yīng)的業(yè)務(wù)類別作為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
[0096]212:如果所述最大的加權(quán)相似度之和小于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則在所述業(yè)務(wù)特征庫中創(chuàng)建一個業(yè)務(wù)類別，并將所述第一報文信息對應(yīng)的每種類別的業(yè)務(wù)特征記錄在所述創(chuàng)建的業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中。
[0097]此時，如果滿足最大的加權(quán)相似度之和小于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則確定第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)未檢測到業(yè)務(wù)類別，此時可以進入學(xué)習(xí)階段，將此次未檢測到的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的第一報文信息的業(yè)務(wù)特征進行記錄，用于之后的檢測業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時的識別。
[0098]本發(fā)明實施例通過在對待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文頭信息中未檢測到業(yè)務(wù)類型時，通過檢測待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中報文信息與預(yù)設(shè)時間段內(nèi)檢測出業(yè)務(wù)類型的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的報文信息的相似度，并將相似度大于預(yù)設(shè)相似度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型作為待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。降低了在未在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文頭信息中檢測到業(yè)務(wù)類型時通過其他方式檢測業(yè)務(wù)類型的計算量，提高了檢測業(yè)務(wù)類型的效率。
[0099]進一步的，未通過相似度計算確定業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的類型時，通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)特征與預(yù)先存儲的各業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征進行相似度計算，并通過加權(quán)的方式計算業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的相似度之和，并將相似度之和大于預(yù)設(shè)相似度之和的預(yù)先存儲的業(yè)務(wù)類型作為待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。通過相似度之和的判斷，更加精確的確定業(yè)務(wù)類型。
[0100]如果相似度之和小于預(yù)設(shè)相似度之和，則確定這個業(yè)務(wù)類型為新的業(yè)務(wù)，并存儲該新的業(yè)務(wù)。實現(xiàn)了自動學(xué)習(xí)新的業(yè)務(wù)類型的過程。
[0101]實施例三
[0102]本發(fā)明實施例提供了 一種檢測業(yè)務(wù)類型的裝置，參見圖3，該裝置包括:
[0103]查詢模塊301，用于獲取待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的報文頭信息，并在預(yù)先存儲的報文頭信息與業(yè)務(wù)類型的對應(yīng)關(guān)系中查詢所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型；
[0104]第一獲取模塊302，用于若未查詢到所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型，則獲取所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的第一報文信息，并獲取在當前時間之前預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的檢測出業(yè)務(wù)類型的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的第二報文信息，其中所述第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)至少包括一個或多個；
[0105]第一判斷模塊303，用于計算所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的第一相似度，并判斷計算后最大的第一相似度是否大于或等于預(yù)設(shè)相似度；
[0106]第一確定模塊304,用于若所述最大的第一相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度,則將所述最大的第一相似度對應(yīng)的第二報文信息對應(yīng)的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型確定為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
[0107]其中，所述裝置還包括:
[0108]第二獲取模塊305，用于若所述最大的第一相似度小于預(yù)設(shè)相似度，則在所述第一報文信息中獲取預(yù)設(shè)的多種類別的業(yè)務(wù)特征；
[0109]第一計算模塊306，用于在預(yù)先存儲的業(yè)務(wù)特征庫中的各業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中，分別計算獲取到的每種類別的業(yè)務(wù)特征與每種業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第二相似度；
[0110]第二計算模塊307，用于根據(jù)所述每種類別的業(yè)務(wù)特征與每種業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第二相似度，分別計算所述第一報文信息對應(yīng)到每種業(yè)務(wù)類別的加權(quán)相似度之和；
[0111]第二判斷模塊308，用于選取最大的加權(quán)相似度之和，并判斷所述最大的加權(quán)相似度之和是否大于或等于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度；
[0112]第二確定模塊309，用于如果所述最大的加權(quán)相似度之和大于或等于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則將所述最大的加權(quán)相似度之和對應(yīng)的業(yè)務(wù)類別作為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
[0113]其中，所述裝置還包括:
[0114]記錄模塊310，用于如果所述最大的加權(quán)相似度之和小于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則在所述業(yè)務(wù)特征庫中創(chuàng)建一個業(yè)務(wù)類別，并將所述第一報文信息對應(yīng)的每種類別的業(yè)務(wù)特征記錄在所述創(chuàng)建的業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中。
[0115]其中，所述第一判斷模塊303具體用于:
[0116]對所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息進行快速傅里葉變換，并進行乘積累加，之后進行反傅里葉變換得到所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的
第一相似度。
[0117]其中，所述裝置還包括:
[0118]采集模塊311，用于通過高速數(shù)據(jù)采集卡從業(yè)務(wù)仿真終端中采集待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；
[0119]預(yù)處理模塊312，用于將所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中缺失預(yù)設(shè)字段的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行丟棄，并將所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)放置于數(shù)據(jù)緩存隊列中，等待進行對所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行業(yè)務(wù)檢測的流程。
[0120]本發(fā)明實施例通過在對待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文頭信息中未檢測到業(yè)務(wù)類型時，通過檢測待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中報文信息與預(yù)設(shè)時間段內(nèi)檢測出業(yè)務(wù)類型的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對應(yīng)的報文信息的相似度，并將相似度大于預(yù)設(shè)相似度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型作為待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。降低了在未在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的報文頭信息中檢測到業(yè)務(wù)類型時通過其他方式檢測業(yè)務(wù)類型的計算量，提高了檢測業(yè)務(wù)類型的效率。
[0121]進一步的，未通過相似度計算確定業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的類型時，通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)特征與預(yù)先存儲的各業(yè)務(wù)類型對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征進行相似度計算，并通過加權(quán)的方式計算業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的相似度之和，并將相似度之和大于預(yù)設(shè)相似度之和的預(yù)先存儲的業(yè)務(wù)類型作為待檢測的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。通過相似度之和的判斷，更加精確的確定業(yè)務(wù)類型。
[0122]如果相似度之和小于預(yù)設(shè)相似度之和，則確定這個業(yè)務(wù)類型為新的業(yè)務(wù)，并存儲該新的業(yè)務(wù)。實現(xiàn)了自動學(xué)習(xí)新的業(yè)務(wù)類型的過程。
[0123]上述本發(fā)明實施例序號僅僅為了描述，不代表實施例的優(yōu)劣。
[0124]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例的全部或部分步驟可以通過硬件來完成，也可以通過程序來指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質(zhì)中，上述提到的存儲介質(zhì)可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。
[0125]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種檢測業(yè)務(wù)類型的方法，其特征在于，所述方法包括: 獲取待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的報文頭信息，并在預(yù)先存儲的報文頭信息與業(yè)務(wù)類型的對應(yīng)關(guān)系中查詢所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型； 若未查詢到所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型，則獲取所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的第一報文信息，并獲取在當前時間之前預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的檢測出業(yè)務(wù)類型的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的第二報文信息，其中所述第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)至少包括一個或多個； 計算所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的第一相似度，并判斷計算后最大的第一相似度是否大于或等于預(yù)設(shè)相似度； 若所述最大的第一相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度，則將所述最大的第一相似度對應(yīng)的第二報文信息對應(yīng)的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型確定為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述判斷計算后最大的第一相似度是否大于預(yù)設(shè)相似度之后，所述方法還包括: 若所述最大的第一相似度小于預(yù)設(shè)相似度，則在所述第一報文信息中獲取預(yù)設(shè)的多種類別的業(yè)務(wù)特征； 在預(yù)先存儲的業(yè)務(wù)特征庫中的各業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中，分別計算獲取到的每種類別的業(yè)務(wù)特征與每種業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第二相似度； 根據(jù)所述每種類別的業(yè)務(wù)特征與每種業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第二相似度，分別計算所述第一報文信息對應(yīng)到每種業(yè)務(wù)類別的加權(quán)相似度之和； 選取最大的加權(quán)相似度之和，并判斷所述最大的加權(quán)相似度之和是否大于或等于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度； 如果所述最大的加權(quán)相似度之和大于`或等于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則將所述最大的加權(quán)相似度之和對應(yīng)的業(yè)務(wù)類別作為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述判斷所述最大的加權(quán)相似度之和是否大于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度之后，所述方法還包括: 如果所述最大的加權(quán)相似度之和小于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則在所述業(yè)務(wù)特征庫中創(chuàng)建一個業(yè)務(wù)類別，并將所述第一報文信息對應(yīng)的每種類別的業(yè)務(wù)特征記錄在所述創(chuàng)建的業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的第一相似度，包括: 對所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息進行快速傅里葉變換，并進行乘積累加，之后進行反傅里葉變換得到所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的第一相似度。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的報文頭信息之前，所述方法還包括: 通過高速數(shù)據(jù)采集卡從業(yè)務(wù)仿真終端中采集待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)； 將所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中缺失預(yù)設(shè)字段的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行丟棄，并將所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)放置于數(shù)據(jù)緩存隊列中，等待進行對所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行業(yè)務(wù)檢測的流程。
6.一種檢測業(yè)務(wù)類型的裝置，其特征在于，所述裝置包括: 查詢模塊，用于獲取待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的報文頭信息，并在預(yù)先存儲的報文頭信息與業(yè)務(wù)類型的對應(yīng)關(guān)系中查詢所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型； 第一獲取模塊，用于若未查詢到所述報文頭信息對應(yīng)的業(yè)務(wù)類型，則獲取所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的第一報文信息，并獲取在當前時間之前預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的檢測出業(yè)務(wù)類型的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的第二報文信息，其中所述第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)至少包括一個或多個； 第一判斷模塊，用于計算所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的第一相似度，并判斷計算后最大的第一相似度是否大于或等于預(yù)設(shè)相似度； 第一確定模塊，用于若所述最大的第一相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度，則將所述最大的第一相似度對應(yīng)的第二報文信息對應(yīng)的第二業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型確定為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 第二獲取模塊，用于若所述最大的第一相似度小于預(yù)設(shè)相似度，則在所述第一報文信息中獲取預(yù)設(shè)的多種類別的業(yè)務(wù)特征； 第一計算模塊，用于在預(yù)先存儲的業(yè)務(wù)特征庫中的各業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中，分別計算獲取到的每種類別的業(yè)務(wù)特征與每種業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第二相似度； 第二計算模塊，用于根據(jù)所述每種類別的業(yè)務(wù)特征與每種業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的第二相似度，分別計算所述第一報文信息對應(yīng)到每種業(yè)務(wù)類別的加權(quán)相似度之和； 第二判斷模塊，用于選取最大的加權(quán)相似度之和，并判斷所述最大的加權(quán)相似度之和是否大于或等于預(yù)設(shè)加權(quán) 相似度； 第二確定模塊，用于如果所述最大的加權(quán)相似度之和大于或等于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則將所述最大的加權(quán)相似度之和對應(yīng)的業(yè)務(wù)類別作為所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)類型。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 記錄模塊，用于如果所述最大的加權(quán)相似度之和小于預(yù)設(shè)加權(quán)相似度，則在所述業(yè)務(wù)特征庫中創(chuàng)建一個業(yè)務(wù)類別，并將所述第一報文信息對應(yīng)的每種類別的業(yè)務(wù)特征記錄在所述創(chuàng)建的業(yè)務(wù)類別對應(yīng)的業(yè)務(wù)特征集合中。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第一判斷模塊具體用于: 對所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息進行快速傅里葉變換，并進行乘積累加，之后進行反傅里葉變換得到所述第一報文信息和每一個所述第二報文信息之間的第一相似度。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括:采集模塊，用于通過高速數(shù)據(jù)采集卡從業(yè)務(wù)仿真終端中采集待檢測的第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；預(yù)處理模塊，用于將所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中缺失預(yù)設(shè)字段的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行丟棄，并將所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)放置于數(shù)據(jù)緩存隊列中，等待進行對所述第一業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行業(yè)務(wù)檢測的流程。
【文檔編號】H04L12/26GK103701669SQ201310745728
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月30日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月30日
【發(fā)明者】鄧中亮, 林文亮, 李寧, 林侃豐, 侯云龍, 張璘 申請人:北京郵電大學(xué)