【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及统计学模型，具体为基于复杂网络的5g网元分布式拒绝服务脆弱点检测方法。
技术介绍
1、在当今信息社会，5g移动通信网络扮演着关键的角色，负责承载各种网络流量，包括互联网、远程通话、云计算等。因此，5g移动通信网络的高效运行对于维护整个网络生态系统的稳定性至关重要。然而，5g移动通信网络也面临着来自各种威胁和挑战，如网络故障、恶意攻击、拥塞等。基于复杂网络的5g移动通信网元分布式拒绝服务攻击威胁脆弱点检测方法应运而生，旨在解决5g移动通信网络于分布式拒绝服务攻击威胁场景中对脆弱点的检测与管理问题。
2、尽管已有一些方法用于检测和检索5g移动通信网络中的脆弱点，但仍然存在一些不足之处。首先，现有的方法在大规模5g移动通信网络中的应用存在精确度和可扩展性方面的挑战。由于5g移动通信网络规模庞大，传统方法难以提供高精确度的分析，而且可能需要大量计算资源；其次，5g移动通信网络是一个动态系统，网络拓扑和流量模式不断变化。现有的方法通常无法有效适应这种动态性，导致其在实际应用中的效果不佳；最后，5g移动通信网络通常由多个层次的设备和链路组成，现有方法可能未能充分考虑这些多层次结构，从而导致对5g移动通信网络的细节分析不足。
3、而基于复杂网络的5g移动通信网元分布式拒绝服务攻击威胁脆弱点检测方法研究旨在弥补上述不足，并解决以下关键问题。首先，可以利用复杂网络理论算法，通过检测威胁场景中的脆弱点以定位关键区域，从而帮助技术人员更准确的识别5g移动通信网络中的潜在风险和瓶颈；其次，复杂网络由于基本特性，使其
4、综上所述，基于复杂网络的5g移动通信网元分布式拒绝服务攻击威胁脆弱点检测方法在分布式拒绝服务攻击威胁场景中维护和管理5g移动通信网络具有重要意义。通过克服现有技术的不足，该方法有望提高5g移动通信网络在分布式拒绝服务攻击威胁场景中的可靠性、性能和安全性，从而更好的满足现代社会对信息传输的需求。
技术实现思路
1、针对现有的技术的问题，提出基于复杂网络的5g网元分布式拒绝服务脆弱点检测方法，解决了现有方法无法有效检测分布式拒绝服务攻击威胁场景中5g移动通信网络内数据交互时的脆弱点，从而无法建立针对性防御的问题。
2、本专利技术的基于复杂网络的5g网元分布式拒绝服务脆弱点检测方法，包括如下步骤：
3、步骤1，首先抓取5g移动通信网络在正常与分布式拒绝服务攻击场景下的pcap数据包，并对数据包中的关键表征要素进行刻画，实现各条路径上交互事件的数字表征；
4、步骤2，根据所抓取场景中的数据交互模式，对各条路径上发生的交互事件进行赋权，建立表征数据集；
5、步骤3，通过遗传算法自动赋权评价指标，构建针对拓扑节点的评分模型，得到表征至拓扑结构中的各个节点评分；
6、步骤4，定义一套构建可视化复杂网络有向图的准则，并实现对应表征数据集的复杂网络有向图构建；
7、步骤5，通过节点评分降序排列梳理得到高评分节点，并根据高分节点定位正常场景与分布式拒绝服务攻击场景中的关键区域；
8、步骤6，通过对比正常场景与分布式拒绝服务攻击场景中的关键区域得出重合部分，将重合部分中的交互模块作为脆弱点检测结果。
9、优选的，所述步骤1具体按照以下步骤实施：
10、步骤1.1，在ubuntu系统中搭建5g移动通信网络环境；
11、步骤1.2，根据不同场景完成移动网络数据交互配置文件的编写，并配置基础环境参数；
12、步骤1.3，启动5g移动通信网络环境及基站，并在终端运行抓取命令，将抓取到的交互数据保存为.pcap文件；
13、步骤1.4，通过分析数据中各条路径上的交互事件要素，并分别建立正常数据与分布式拒绝服务攻击数据交互要素对应的数字符号模板，以实现各条路径上交互事件的数字表征刻画。
14、优选的，所述步骤1.4具体为：
15、步骤(1)提取存储了交互数据的pcap数据包，分析数据包中各类交互事件涉及到的交互元素；
16、步骤(2)通过分析当前场景中的数据交互模式，从提取出的交互元素中筛选合适的交互要素，筛选完成后转至步骤(3)；
17、步骤(3)为筛选出的各交互要素建立对应的数字符号模板，建立完成后转至步骤(4)；
18、步骤(4)以交互路径为基础，交互要素为模块，通过对照数字符号模板，将数字符号代入路径上的各个要素中，实现对各条路径上交互事件的数字表征。
19、优选的，所述步骤2具体按照以下步骤实施：
20、步骤2.1，根据对路径上的交互事件完成表征刻画，通过分析数据交互特点，确定事件发生时的交互模式，以确定事件赋权方法，为表征后的交互事件进行赋权；
21、步骤2.2，根据步骤2.1得到的赋权结果构建表征数据集，表征数据集中的单条数据以“有向路径上的交互事件表征结果+路径事件权重”为模板进行构建，而构建的数据集分为分布式拒绝服务攻击数据集与正常数据集。
22、优选的，所述步骤2.1具体为：
23、步骤(a)将存储了交互数据的pcap数据包进行分类，分为正常数据包与分布式拒绝服务攻击数据包两类，分类完毕后转至步骤(b)；
24、步骤(b)寻找各类数据中正常数据和分布式拒绝服务攻击数据的共同点，分析分布式拒绝服务攻击数据出现异常的原因，以此为基础确定场景中数据交互的模式，之后转至步骤(c)；
25、步骤(c)根据分析出的数据交互模式，确定表征事件的赋权方法，以单条路径上的数据交互次数进行赋权、以数据交互距离进行赋权、以数据交互状态进行赋权等，从而实现对已表征事件的赋权；如若不成功就转至(b)。
26、优选的，所述步骤3具体按照以下步骤实施：
27、步骤3.1，通过计算表征数据集中单个节点的出度入度之和，得到当前拓扑节点的权重，再选取复杂网络中针对节点的三种中心性评价指标，三种中心性评价指标为度中心性、接近中心性、介数中心性，并将上述共四种指标作为评分模型中的节点评价指标；
28、步骤3.2，使用遗传算法自动迭代出最佳权重组合，并分别赋权至步骤3.1中得到的四种节点评价指标，通过相加赋权后的四种指标，构建出最终的节点评分模型；
29、步骤3.3，根据节点评分模型计算出数据集中的各个拓扑节点评分。
30、优选的，所述步骤4具体本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于复杂网络的5G网元分布式拒绝服务脆弱点检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
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【技术特征摘要】
1.基于复杂网络的5g网元分布式拒绝服务脆弱点检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于复杂网络的5g网元分布式拒绝服务脆弱点检测方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于复杂网络的5g网元分布式拒绝服务脆弱点检测方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的基于复杂网络的5g网元分布式拒绝服务脆弱点检测方法，其特征在于：
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【专利技术属性】
技术研发人员：王一川，彭睿男，黑新宏，任炬，朱磊，姬文江，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：
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