技术特征：
1.一种网络流量特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：基于网络拓扑，构建图神经网络，所述图神经网络的拓扑与所述网络拓扑对应；基于网络设备在所述网络拓扑中的位置，将所述网络设备的流量值输入到图神经网络的输入层节点，得到所述网络流量的特征信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网络流量的特征信息为，所述图神经网络基于所述节点输入的流量、所述节点的邻居节点输入的流量、所述节点与所述邻居节点之间的权重值计算得到的。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于网络设备在所述网络拓扑中的位置，将所述网络设备的流量值输入到图神经网络的输入层节点之前，所述方法还包括：计算所述网络设备的流量值，所述网络设备的流量值为输入到所述网络设备的所有流量的和，或自所述网络设备输出的所有流量的和。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述节点与所述邻居节点之间的权重值，是在所述图神经网络训练过程中确定的。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图神经网络包括输入层、中间层和输出层；所述网络拓扑与所述输入层的拓扑对应，所述输入层的结构与所述中间层对应，所述输入层节点的输出为与其对应的中间层节点的输入；所述输出层的每个神经元与所述中间层的节点连接，所述输出层的神经元用于输出所述网络流量的特征信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述图神经网络的输出层上还叠加有解码神经网络；所述解码神经网络用于从低维度的输出特征构造出与输入结构对应的流量数据。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当网络设备所在的转发节点发生故障或所述转发节点对应的链路出现故障时，将所述转发节点或链路对应的流量值设为零。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述网络流量的特征，确定所述网络流量的类别。9.一种网络流量特征提取装置，其特征在于，所述装置包括：网络构建模块，用于基于网络拓扑，构建图神经网络，所述图神经网络的拓扑与所述网络拓扑对应；特征提取模块，用于基于网络设备在所述网络拓扑中的位置，将所述网络设备的流量值输入到图神经网络的输入层节点，得到所述网络流量的特征信息。10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～8中任意一项所述的网络流量特征提取方法。11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～8中任意一项所述的网络流量特征提取方法。
技术总结
本公开提供了一种网络流量特征提取方法、装置、设备及存储介质，涉及通信技术领域。该方法包括：基于网络拓扑，构建图神经网络，图神经网络的拓扑与网络拓扑对应；基于网络设备在网络拓扑中的位置，将网络设备的流量值输入到图神经网络的输入层节点，得到网络流量的特征信息。息。息。
技术研发人员：丁圣勇 樊勇兵 黄志兰 陈天
受保护的技术使用者：中国电信股份有限公司
技术研发日：2021.12.22
技术公布日：2022/4/20