【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据流量控制领域，具体为基于使用状态分析异常的sim卡数据流量控制系统及方法。
技术介绍
1、sim卡数据流量控制系统基于规则和阈值的设置，通过监测和分析sim卡的数据流量，判断其是否超出规定的限制，并根据设定的规则进行流量控制和管理，然而，传统的sim卡数据流量控制系统往往会有一些弊端。
2、一方面，传统的sim卡数据流量控制系统通常基于预设的规则和阈值进行判断，如果异常行为不符合预设的规则，但未达到设定的阈值，系统就可能漏掉这些异常行为，出现漏报和误报的问题；
3、另一方面，传统的sim卡数据流量控制系统在调整和更新控制策略和规则时，往往需要大量的专业人员去分析处理，不仅需要大量的人力资源，而且可能由于人为因素导致更新规则错误。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于使用状态分析异常的sim卡数据流量控制系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术目的之一在于，提供了基于使用状态分析异常的sim卡数据流量控制系统，其包括数据收集模块、数据处理模块、模型训练与更新模块和异常预测与响应模块，其中：
3、所述数据收集模块用于与运营商建立连接，并收集sim卡的流量数据，将收集的流量数据发送给数据处理模块；
4、所述数据处理模块对流量数据进行清洗和特征转换处理，并将流量数据分为实时流量数据和历史流量数据，并实时流量数据和历史流量数据分别发送给异常预测与响应模块和模型训练与更新
5、所述模型训练与更新模块利用机器学习算法根据数据处理模块发送的历史流量数据进行模型训练，并将训练好的模型发送给异常预测与响应模块；
6、所述异常预测与响应模块利用模型训练与更新模块训练好的模型对数据处理模块发送的实时流量数据进行流量是否异常的预测，并将预测结果和实时流量数据作为历史流量数据发送给模型训练与更新模块进行模型更新。
7、作为本技术方案的进一步改进，所述数据收集模块包括数据连接单元和流量数据收集单元，所述数据连接单元利用应用程序接口与运营商建立连接；所述流量数据收集单元根据数据连接单元建立的连接收集sim卡的流量数据，并将收集的数据发送给数据处理模块中的数据清洗单元。
8、作为本技术方案的进一步改进，所述数据处理模块包括数据清洗单元、特征转换单元和实时与历史分类单元，所述数据清洗单元接收流量数据收集单元发送的流量数据，用于处理数据中的缺失值、异常值和重复值，并将处理好的数据发送给特征转换单元；所述特征转换单元用于对特征数据进行转换，并将转换后的数据发送给实时与历史分类单元；所述实时与历史分类单元用于将流量数据区分为实时流量数据和历史流量数据，并将实时流量数据和历史流量数据分别发送给异常预测与响应模块中的实时数据接收单元和模型训练与更新模块中的历史数据接收单元。
9、作为本技术方案的进一步改进，所述模型训练与更新模块包括历史数据接收单元、模型更新单元和参数更新单元，所述历史数据接收单元接收实时与历史分类单元发送的历史流量数据，将数据中的特征列进行标准化处理，将处理好的数据发送给模型更新单元；所述模型更新单元利用支持向量机算法根据历史流量数据进行模型训练，将训练好的初始模型发送给异常预测与响应模块中预测单元，将更新好的模型参数发送给参数更新单元；所述参数更新单元接收模型更新单元更新好的参数，用于替换当前的参数，并将更新好的参数发送给预测单元。
10、作为本技术方案的进一步改进，所述异常预测与响应模块包括实时数据接收单元、预测单元和响应单元，所述实时数据接收单元接收实时与历史分类单元发送的实时流量数据，将数据中的特征列进行标准化处理，将处理好的数据发送给预测单元；所述预测单元接收模型更新单元训练好的模型和参数更新单元更新过的参数，根据模型对实时数据接收单元发送的实时流量数据进行流量是否异常的预测，并将预测结果和实时流量数据发送给历史数据接收单元和响应单元；所述响应单元根据预测结果做出决策。
11、作为本技术方案的进一步改进，所述流量数据收集单元收集流量数据并存储在数据库中，通过对数据特征设置对应字段来表示数据意义。
12、作为本技术方案的进一步改进，所述特征转换单元对数据中的特征值进行转换，将具有多个字段的数据特征转换为一个字段的数据特征，将非数值类型特征转换为数值类型特征。
13、作为本技术方案的进一步改进，所述模型更新单元利用支持向量机算法进行模型训练，通过核函数、超参数和目标函数的选择对训练出一个超平面，使得超平面的一边为流量异常，另一边为流量正常。
14、本专利技术目的之二在于，提供了基于使用状态分析异常的sim卡数据流量控制系统的方法，包括如下方法步骤
15、s1、数据收集模块与运营商建立连接，并收集sim卡的流量数据；
16、s2、数据处理模块对流量数据进行清洗和特征转换处理，并将流量数据分为实时流量数据和历史流量数据；
17、s3、模型训练与更新模块利用支持向量机算法根据历史流量数据进行模型训练；
18、s4、异常预测与响应模块利用训练好的模型对实时流量数据进行流量是否异常的预测，并将预测的结果和实时流量数据作为历史流量数据发送给模型训练与更新模快进行模型更新。
19、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
20、1、该基于使用状态分析异常的sim卡数据流量控制系统及方法首先收集流量数据，并将流量数据分为实时流量数据和历史流量数据，利用支持向量机算法根据历史流量数据进行模型训练，利用训练好的模型对实时流量数据进行流量是否异常的预测，即通过机器学习的算法模型来对流量异常状态进行预测，以此减少由人为设定的规则来预测异常行为而导致漏报的情况，提高了系统预测的准确率。
21、2、该基于使用状态分析异常的sim卡数据流量控制系统及方法利用训练好的机器学习模型对实时流量数据进行流量是否异常的预测后，将预测的结果和实时流量数据作为历史流量数据进行打包发送给模型更新单元，当模型更新单元接收到的数据超过初始训练数据集数量时，进行模型训练，以此更新模型，不仅节省了需要专业人员去更新预设规则的时间，而且大大避免了由于人为因素导致更新规则错误的情况。
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1.基于使用状态分析异常的SIM卡数据流量控制系统，其特征在于：包括数据收集模块(100)、数据处理模块(200)、模型训练与更新模块(300)和异常预测与响应模块(400)，其中：
2.根据权利要求1所述的基于使用状态分析异常的SIM卡数据流量控制系统，其特征在于：所述数据收集模块(100)包括数据连接单元(101)和流量数据收集单元(102)，所述数据连接单元(101)利用应用程序接口与运营商建立连接；所述流量数据收集单元(102)根据数据连接单元(101)建立的连接收集SIM卡的流量数据，并将收集的数据发送给数据处理模块(200)中的数据清洗单元(201)。
3.根据权利要求1所述的基于使用状态分析异常的SIM卡数据流量控制系统，其特征在于：所述数据处理模块(200)包括数据清洗单元(201)、特征转换单元(202)和实时与历史分类单元(203)，所述数据清洗单元(201)接收流量数据收集单元(102)发送的流量数据，用于处理数据中的缺失值、异常值和重复值，并将处理好的数据发送给特征转换单元(202)；所述特征转换单元(202)用于对特征数据进行转换
4.根据权利要求1所述的基于使用状态分析异常的SIM卡数据流量控制系统，其特征在于：所述模型训练与更新模块(300)包括历史数据接收单元(301)、模型更新单元(302)和参数更新单元(303)，所述历史数据接收单元(301)接收实时与历史分类单元(203)发送的历史流量数据，将数据中的特征列进行标准化处理，将处理好的数据发送给模型更新单元(302)；所述模型更新单元(302)利用支持向量机算法根据历史流量数据进行模型训练，将训练好的初始模型发送给异常预测与响应模块(400)中预测单元(402)，将更新好的模型参数发送给参数更新单元(303)；所述参数更新单元(303)接收模型更新单元(302)更新好的参数，用于替换当前的参数，并将更新好的参数发送给预测单元(402)。
5.根据权利要求1所述的基于使用状态分析异常的SIM卡数据流量控制系统，其特征在于：所述异常预测与响应模块(400)包括实时数据接收单元(401)、预测单元(402)和响应单元(403)，所述实时数据接收单元(401)接收实时与历史分类单元(203)发送的实时流量数据，将数据中的特征列进行标准化处理，将处理好的数据发送给预测单元(402)；所述预测单元(402)接收模型更新单元(302)训练好的模型和参数更新单元(303)更新过的参数，根据模型对实时数据接收单元(401)发送的实时流量数据进行流量是否异常的预测，并将预测结果和实时流量数据发送给历史数据接收单元(301)和响应单元(403)；所述响应单元(403)根据预测结果做出决策。
6.根据权利要求2所述的基于使用状态分析异常的SIM卡数据流量控制系统，其特征在于：所述流量数据收集单元(102)收集流量数据并存储在数据库中，通过对数据特征设置对应字段来表示数据意义。
7.根据权利要求3所述的基于使用状态分析异常的SIM卡数据流量控制系统，其特征在于：所述特征转换单元(202)对数据中的特征值进行转换，将具有多个字段的数据特征转换为一个字段的数据特征，将非数值类型特征转换为数值类型特征。
8.根据权利要求4所述的基于使用状态分析异常的SIM卡数据流量控制系统，其特征在于：所述模型更新单元(302)利用支持向量机算法进行模型训练，通过核函数、超参数和目标函数的选择对训练出一个超平面，使得超平面的一边为流量异常，另一边为流量正常。
9.一种使用包括权利要求1-8中任意一项所述的基于使用状态分析异常的SIM卡数据流量控制系统的方法，其特征在于，包括如下方法步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于使用状态分析异常的sim卡数据流量控制系统，其特征在于：包括数据收集模块(100)、数据处理模块(200)、模型训练与更新模块(300)和异常预测与响应模块(400)，其中：
2.根据权利要求1所述的基于使用状态分析异常的sim卡数据流量控制系统，其特征在于：所述数据收集模块(100)包括数据连接单元(101)和流量数据收集单元(102)，所述数据连接单元(101)利用应用程序接口与运营商建立连接；所述流量数据收集单元(102)根据数据连接单元(101)建立的连接收集sim卡的流量数据，并将收集的数据发送给数据处理模块(200)中的数据清洗单元(201)。
3.根据权利要求1所述的基于使用状态分析异常的sim卡数据流量控制系统，其特征在于：所述数据处理模块(200)包括数据清洗单元(201)、特征转换单元(202)和实时与历史分类单元(203)，所述数据清洗单元(201)接收流量数据收集单元(102)发送的流量数据，用于处理数据中的缺失值、异常值和重复值，并将处理好的数据发送给特征转换单元(202)；所述特征转换单元(202)用于对特征数据进行转换，并将转换后的数据发送给实时与历史分类单元(203)；所述实时与历史分类单元(203)用于将流量数据区分为实时流量数据和历史流量数据，并将实时流量数据和历史流量数据分别发送给异常预测与响应模块(400)中的实时数据接收单元(401)和模型训练与更新模块(300)中的历史数据接收单元(301)。
4.根据权利要求1所述的基于使用状态分析异常的sim卡数据流量控制系统，其特征在于：所述模型训练与更新模块(300)包括历史数据接收单元(301)、模型更新单元(302)和参数更新单元(303)，所述历史数据接收单元(301)接收实时与历史分类单元(203)发送的历史流量数据，将数据中的特征列进行标准化处理，将处理好的数据发送给模型更新单元(302)；所述模型更新单元(302)利用支持向量机算法根据历史流量数据进行模型训练，将训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：许伟成，
申请(专利权)人：深圳市微联大象科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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