用户设备UE用户数据的检测方法、设备及存储介质技术

本申请公开了UE用户数据的检测方法、设备及存储介质，以该方法应用于中心检测节点设备为例，该方法包括：获取核心网信令数据；根据核心网信令数据确定异常UE，其中，异常UE是指行为异常的UE；根据异常UE确定异常群体特征，该异常群体特征包括异常UE进行通信所使用的标识或者用户数据传输方式；中心检测节点设备向边缘检测节点设备发送异常群体特征。通过根据核心网信令数据确定异常UE，由于异常UE的数量小于数据面用户数量，因而基于异常UE确定的异常群体特征对待检测数据进行过滤之后，仅检测过滤后的数据，能够降低检测的数据量，提升检测效率和检测性能。测效率和检测性能。测效率和检测性能。

【技术实现步骤摘要】
用户设备UE用户数据的检测方法、设备及存储介质


[0001]本申请涉及通信领域，进一步涉及人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术在通信领域中的应用，尤其涉及用户设备(user equipment，UE)用户数据的检测方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]第五代移动通信系统(fifth-generation，5G)网络带来的高带宽、低延时的优势，使得车联网、智能信号灯/路灯、远程医疗、远程施工具备实现基础，从而使得5G将伴随物联网(the internet of things，IoT)深入社会交通、医疗、教育、工业等各领域。与此同时，网络安全问题的影响也伴随着IoT的应用不再仅局限于经济领域，医疗、交通等IoT领域的网络安全问题越来越需要得到重视。由于5G基站部署密度高、海量机器类通信(massive machine type of communication，mMTC)场景下UE海量接入、超可靠低时延(ultra-reliable and low latency communications，uRLLC)场本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户设备UE用户数据的检测方法，其特征在于，所述方法包括：中心检测节点设备获取核心网信令数据；根据所述核心网信令数据确定异常UE，所述异常UE是指行为异常的UE；根据所述异常UE确定异常群体特征，所述异常群体特征包括所述异常UE进行通信所使用的标识或者用户数据传输方式；所述中心检测节点设备向边缘检测节点设备发送所述异常群体特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取核心网信令数据，包括：获取当前周期的核心网信令数据；所述根据所述核心网信令数据确定异常UE，包括：根据所述当前周期的核心网信令数据，提取所述当前周期的行为特征，所述行为特征为多个UE各自在通信过程中出现的行为特征；根据所述当前周期的行为特征，建立所述当前周期的UE画像，所述UE画像用于描述所述多个UE被划分为的至少一个UE群体，所述至少一个UE群体中的每个所述UE群体中的UE在行为特征上具有共性；将所述当前周期的UE画像与参考周期的UE画像进行比对，根据比对结果确定异常UE，所述参考周期为所述当前周期之前的周期。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当前周期的行为特征包括所述当前周期的时间指示、一个或多个用户标识、以及所述一个或多个用户标识中的每个用户标识分别对应的信令分类计数数组，所述信令分类计数数组是一个N维向量，所述N维向量中的向量i对应信令类别i，所述一个或多个用户标识中的第一用户标识对应的信令分类计数数组中向量i的向量值为第一用户标识的信令类别i的信令计数值，其中N取值为自然数，i的取值大于0小于N；所述根据所述当前周期的行为特征，建立所述当前周期的UE画像，包括：根据所述一个或多个用户标识中的每个用户标识分别对应的信令分类计数数组，对所述当前周期中的多个UE进行聚类从而得到聚类结果，所述聚类结果包括所述至少一个UE群体；将得到的聚类结果作为所述当前周期的UE画像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述聚类结果包括至少两个UE群体，所述至少两个UE群体中的每个UE群体分别具有一个聚类中心，针对所述至少两个UE群体中的任意一个选定的UE群体，所述选定的UE群体的聚类中心对应的信令分类计数数组是一个N维向量，所述选定的UE群体的聚类中心对应的信令分类计数数组中向量i的向量值为所述选定的UE群体中所有用户标识对应的信令分类计数数组中向量i的向量值的平均值，所述选定的UE群体的特征值是所述选定的UE群体的聚类中心对应的信令分类计数数组中包含的N个向量值的求和结果；所述将所述当前周期的UE画像与参考周期的UE画像进行比对，根据比对结果确定异常UE，包括：从所述当前周期的各个UE群体中选择一个UE群体，针对所述选择出的UE群体执行以下处理，直至处理完所述当前周期的每个UE群体为止：将所述选择出的UE群体的聚类中心对应的信令分类计数数组包含的N个向量值进行求
和得到所述选择出的UE群体对应的特征值；将所述选择出的UE群体对应的特征值与所述参考周期的各个UE群体对应的特征值逐个进行比较，如果所述参考周期中不存在一个UE群体对应的特征值与所述选择出的UE群体对应的特征值的差值小于设定阈值，则确定所述选择出的UE群体中的UE为异常UE。5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述异常UE的指定信息包括所述异常UE的网际协议IP、端口、协议类型及国际移动用户识别码IMSI中的至少一种。6.根据权利要求3-5任一所述的方法，其特征在于，所述当前周期的行为特征还包括所述UE的信令总数、信令发送频率和接入时长中的至少一种特征。7.一种用户设备UE用户数据的检测方法，其特征在于，所述方法包括：边缘检测节点设备接收中心检测节点设备发送的异常群体特征，所述异常群体特征包括异常UE进行通信所使用的标识或者用户数据传输方式；所述边缘检测节点设备获取待检测数据；所述边缘检测节点设备基于所述异常群体特征对所述待检测数据进行过滤；所述边缘检测节点设备对过滤获得的数据进行检测。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述边缘检测节点设备基于所述异常群体特征对所述待检测数据进行过滤，包括：从所述待检测数据中筛选出符合所述异常群体特征的数据，将所述符合所述异常群体特征的数据作为所述过滤获得的数据。9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述异常UE的指定信息包括所述异常UE的网际协议IP、端口、协议类型及国际移动用户识别码IMSI中的至少一种。10.一种用户设备UE用户数据的检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取核心网信令数据；第一确定模块，用于根据所述核心网信令数据确定异常UE，所述异常UE是指行为异常的UE；第二确定模块，用于根据所述异常UE确定异常群体特征，所述异常群体特征包括所述异常UE进行通信所使用的标识或者用户数据传输方...

【专利技术属性】
技术研发人员：雒启明，吴云泽，刘重庆，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：