【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，特别是涉及一种网络解码还原方法、装置和电子设备。
技术介绍
1、目前常规的网络还原构造技术主要通过网络中各个设备的网络协议地址对网络拓扑结构进行还原构造，然后使用捕获的目标网络的流量样本生成还原构造网络中的流量，以对还原构造网络中的各个设备进行测试，最终实现对网络的还原构造。
2、而基于网络协议地址的拓扑还原计算繁杂，并且使用流量样本生成的网络流量比较固定，无法满足网络环境的真实性，这就导致目前还原构造出的网络准确性和真实性较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术旨在提出一种网络解码还原方法、装置和电子设备，以解决目前的网络还原构造的准确性和真实性较低的问题。
2、为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、一种网络解码还原方法，所述方法包括：
4、获取目标网络的融合特征；
5、对所述融合特征进行解码处理，得到所述目标网络的特征数据；
6、对所述特征数据进行解析，得到所述目标网络的基础特征；
7、基于所述基础特征，对所述目标网络进行还原构造。
8、进一步地，所述融合特征是机器学习编码算法输出的向量表示；所述对所述融合特征进行解码处理，得到所述目标网络的特征数据，包括：
9、将所述融合特征输入机器学习解码算法，得到所述解码算法输出的特征数据。
10、进一步地，所述融合特征是机器学习编码算法输出的向量表示；所述对所述特征数据进行解
11、将所述特征数据使用机器学习解码算法进行处理，得到所述解码算法输出的目标网络的基础特征；
12、其中，所述基础特征至少包括设备特征、拓扑特征以及流量特征。
13、进一步地，所述基础特征至少包括设备特征、拓扑特征以及流量特征；基于所述基础特征，对所述目标网络进行还原构造，包括：
14、基于所述设备特征，获取所述目标网络的多个设备的特征数据，并根据所述特征数据构造设备；其中，所述特征数据至少包括所述设备的数量、各个所述设备上运行的软件以及所述软件的版本；
15、基于所述拓扑特征，获取所述目标网络的拓扑结构特征数据，其中，所属拓扑结构特征数据至少包括所述设备之间的连接关系；
16、基于所述流量特征，获取所述目标网络的流量模型特征数据，其中，所述流量模型特征数据至少包括流速链路流量数据、平均包大小链路流量数据、tcp连接数链路流量数据、以及udp连接数链路流量数据。
17、进一步地，所述获取所述目标网络的多个设备的特征数据，并根据所述特征数据构造设备，包括：
18、基于所述特征数据中的软件信息，在对应的所述设备中安装所述软件，并在所述特征数据中指定的端口上运行所述软件。
19、进一步地，所述基于所述拓扑特征，获取所述目标网络的拓扑结构特征数据，包括：
20、创建交换机；
21、基于所述设备的拓扑结构，构建所述交换机与所述设备之间的连接；
22、通过所述交换机的端口发送流表至所述设备的端口，以实现对所述交换机与所述设备之间通信的控制。
23、进一步地，在构建所述设备之后，所述方法还包括：
24、获取所述目标网络中各个设备的网段信息和主机号信息；
25、基于所述网段信息，创建多个网段，并将所述设备分配至对应的网段；
26、基于所述主机号信息，为所述设备配置ip地址，所述ip地址用于标识所述设备，以进行所述设备之间的数据传输。
27、进一步地，在所述获取所述目标网络的流量模型特征数据之后，所述方法还包括：
28、创建所述流量模型特征数据对应的数据包；
29、在多个所述设备之间传输所述数据包。
30、相对于现有技术，本专利技术所述的网络解码还原方法具有以下优势：
31、本专利技术通过获取目标网络的融合特征；对所述融合特征进行解码处理，得到所述目标网络的特征数据；对所述特征数据进行解析，得到所述目标网络的基础特征；基于所述基础特征，对所述目标网络进行还原构造。
32、由于基于对目标网络的融合特征进行解码、解析后得到的基础特征进行目标网络的还原构造，使得还原构造的网络拥有与目标网络存在相同的基础特征数据，提高了还原构造的准确性和真实性，且过程简单易实现。
33、本专利技术的另一目的在于提供一种网络解码还原装置，以解决目前的网络还原构造的准确性和真实性较低的问题。
34、为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
35、一种网络解码还原装置，所述装置包括：
36、获取模块，用于获取目标网络的融合特征；
37、解码模块，用于对所述融合特征进行解码处理，得到所述目标网络的特征数据；
38、解析模块，用于对所述特征数据进行解析，得到所述目标网络的基础特征；
39、还原构造模块，用于基于所述基础特征，对所述目标网络进行还原构造。
40、所述的网络解码还原装置与上述的网络解码还原方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不做赘述。
41、本专利技术的另一目的在于提供一种电子设备，以解决目前的网络还原构造的准确性和真实性较低的问题。
42、为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
43、一种电子设备，包括：
44、处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一项所述的网络解码还原方法。
45、所述的电子设备与上述的网络解码还原方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不做赘述。
46、本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，以解决目前的网络还原构造的准确性和真实性较低的问题。
47、为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
48、一种计算机可读存储介质，包括：
49、当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述任一项所述的网络解码还原方法。
50、所述的计算机可读存储介质与上述的网络解码还原方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不做赘述。
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1.一种网络解码还原方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合特征是机器学习编码算法输出的向量表示；所述对所述融合特征进行解码处理，得到所述目标网络的特征数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合特征是机器学习编码算法输出的向量表示；所述对所述特征数据进行解析，得到所述目标网络的基础特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基础特征至少包括设备特征、拓扑特征以及流量特征；基于所述基础特征，对所述目标网络进行还原构造，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标网络的多个设备的特征数据，并根据所述特征数据构造设备，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述拓扑特征，获取所述目标网络的拓扑结构特征数据，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在构建所述设备之后，所述方法还包括：
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述获取所述目标网络的流量模型特征数据之后，所述
9.一种网络解码还原装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的网络解码还原方法。
...【技术特征摘要】
1.一种网络解码还原方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合特征是机器学习编码算法输出的向量表示；所述对所述融合特征进行解码处理，得到所述目标网络的特征数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合特征是机器学习编码算法输出的向量表示；所述对所述特征数据进行解析，得到所述目标网络的基础特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基础特征至少包括设备特征、拓扑特征以及流量特征；基于所述基础特征，对所述目标网络进行还原构造，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标网络的多个...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩婷，高志鸿，陶敬，曹垦，陈泰乐，裴红斌，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：
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