一种针对5G消息的传输安全识别系统、方法及介质与流程

本发明涉及人工智能，尤其涉及一种针对5g消息的传输安全识别系统、方法及介质。

背景技术：

1、5g技术的应用涉及到许多商业领域，如物联网、智能城市、自动驾驶等。这些领域对于网络安全的要求极高，任何安全漏洞都可能导致严重的经济损失和信任危机，通过识别并加强消息的传输安全，可以提高企业和用户对网络的信任度，促进数字经济的健康发展。

2、现如今，现行的针对5g消息的传输安全识别存在采样策略不够智能、大量冗余信息在传输过程中被保留下来、安全识别过程只能串行进行，无法同时处理多个数据块等问题，从而导致针对5g消息的传输安全识别的识别效率较低。

技术实现思路

1、本发明提供一种针对5g消息的传输安全识别系统、方法及介质，其主要目的在于解决针对5g消息的传输安全识别的识别效率较低的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供的一种针对5g消息的传输安全识别系统，其特征在于，所述系统包括特征提取模块、流量采样模块、数据聚合模块、节点分配模块、并行识别模块及结果整合模块，其中：

3、所述特征提取模块，用于对5g消息的历史流量数据进行特征提取，得到所述历史流量数据的历史流量特征，根据所述历史流量特征生成所述5g消息的动态采样参数组；

4、所述流量采样模块，用于根据所述动态采样参数组对传输中的5g消息进行流量采样，得到所述5g消息的实时流量数据；

5、所述数据聚合模块，用于根据所述实时流量数据的数据相似度对所述实时流量数据进行数据聚合，得到所述5g消息的数据块；

6、所述节点分配模块，用于构建所述5g消息的分布式计算架构，利用所述分布式计算架构的计算节点对所述数据块进行节点分配，得到所述数据块的分配节点；

7、所述并行识别模块，用于根据所述分配节点和所述数据块确定待识别的数据集，利用预设的初始特征和预设的安全识别算法对所述数据集进行并行安全识别，得到所述数据块的并行识别结果，其中，所述预设的安全识别算法为：其中，是在数据集上，使用预设的初始特征进行划分所获得的信息增益，是数据集的熵，是预设的初始特征的取值集合，是数据集中预设的初始特征取值为的子集，是数据集，是子集的熵；

8、所述结果整合模块，用于对所述并行识别结果进行结果整合，得到所述5g消息的安全识别结果。

9、可选地，所述特征提取模块在执行对5g消息的历史流量数据进行特征提取，得到所述历史流量数据的历史流量特征时，包括：

10、对5g消息的历史流量数据进行数据清洗，得到所述历史流量数据的清洗数据；

11、根据所述清洗数据生成所述历史流量数据的时序特征和分布特征；

12、汇集所述时序特征和所述分布特征为所述历史流量数据的历史流量特征。

13、可选地，所述特征提取模块在执行根据所述历史流量特征生成所述5g消息的动态采样参数组时，包括：

14、根据所述历史流量特征生成所述5g消息的动态采样比例；

15、根据所述历史流量特征生成所述5g消息的动态采样频率；

16、根据所述动态采样比例和所述动态采样频率生成所述5g消息的动态采样参数组。

17、可选地，所述流量采样模块在执行根据所述动态采样参数组对传输中的5g消息进行流量采样，得到所述5g消息的实时流量数据时，包括：

18、根据所述动态采样数组确定传输中的5g消息的实时采样比例和实时采样频率；

19、根据所述实时采样比例和所述实时采样频率对所述传输中的5g消息进行自适应采样，得到所述5g消息的实时流量数据。

20、可选地，所述数据聚合模块在执行根据所述实时流量数据的数据相似度对所述实时流量数据进行数据聚合，得到所述5g消息的数据块时，包括：

21、利用预设的相似度算法生成所述实时流量数据的数据相似度，其中，所述预设的相似度算法为：其中，是所述实时流量数据的数据相似度，是所述实时流量数据中的目标流量数据，是所述实时流量数据中的对照流量数据，是所述实时流量数据的数据特征总数，是所述实时流量数据的数据特征标识，是所述目标流量数据的第个数据特征，是所述对照流量数据的第个数据特征；

22、根据所述数据相似度和预设的相似度阈值对所述实时流量数据进行数据聚合，得到所述5g消息的数据块。

23、可选地，所述节点分配模块在执行利用所述分布式计算架构的计算节点对所述数据块进行节点分配，得到所述数据块的分配节点时，包括：

24、生成所述数据块的处理复杂度和数据大小；

25、根据所述处理复杂度和所述数据大小将所述数据块分发至所述分布式计算架构的计算节点；

26、对所述计算节点进行资源验证，确定通过所述资源验证的计算节点为所述数据块的分配节点。

27、可选地，所述并行识别模块在执行利用预设的初始特征和预设的安全识别算法对所述数据集进行并行安全识别，得到所述数据块的并行识别结果时，包括：

28、根据预设的初始特征将所述数据集进行并行划分，得到所述数据集的子集；

29、生成所述子集的特征值；

30、利用所述预设的安全识别算法和所述特征值计算所述子集的信息增益；

31、根据所述信息增益生成所述子集的安全值，根据所述安全值和预设的安全阈值对所述子集进行安全标记，得到所述子集的标记集合；

32、对所述标记集合进行可信度检验，根据所述可信度检验的检验结果和所述标记集合生成所述数据块的并行识别结果。

33、可选地，所述结果整合模块在执行对所述并行识别结果进行结果整合，得到所述5g消息的安全识别结果时，包括：

34、生成所述并行识别结果的安全概率值；

35、对所述安全概率值进行加权平均处理，得到所述安全概率值的加权平均值；

36、根据所述加权平均值和预设的安全等级生成所述5g消息的安全识别结果。

37、为了解决上述问题，本发明还提供一种针对5g消息的传输安全识别方法，所述方法包括：

38、对5g消息的历史流量数据进行特征提取，得到所述历史流量数据的历史流量特征，根据所述历史流量特征生成所述5g消息的动态采样参数组；

39、根据所述动态采样参数组对传输中的5g消息进行流量采样，得到所述5g消息的实时流量数据；

40、根据所述实时流量数据的数据相似度对所述实时流量数据进行数据聚合，得到所述5g消息的数据块；

41、构建所述5g消息的分布式计算架构，利用所述分布式计算架构的计算节点对所述数据块进行节点分配，得到所述数据块的分配节点；

42、根据所述分配节点和预设的安全识别算法对所述数据块进行并行安全识别，得到所述数据块的并行识别结果；

43、对所述并行识别结果进行结果整合，得到所述5g消息的安全识别结果。

44、为了解决上述问题，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的针对5g消息的传输安全识别方法。

45、本发明通过使用智能采样技术可以根据历史流量数据的特征动态调整采样比例和频率，这样做可以确保采样数据充分代表整体流量特征，从而在实时流量数据中更准确地提取出所需的信息，减少不必要的资源浪费，通过高效的数据聚合算法，相似的数据可以被合并处理，减少冗余信息，从而减少了后续处理的负担，可以提高整体处理效率，同时减少了存储和传输所需的资源，设计合理的分布式计算架构可以确保数据块能够快速有效地分配到各个计算节点，并充分利用每个节点的处理能力，这样可以在处理大量数据时提高整体的处理速度和效率，采用先进的并行处理技术，如多线程、多核处理等，可以使安全识别过程在不同的数据块上同时进行，可以显著提高处理速度，缩短识别时间，从而提高了整体的传输安全识别效率，因此本发明提出的针对5g消息的传输安全识别系统、方法及介质，可以提高针对5g消息的传输安全识别的识别效率。