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專題
2024/10/15 14:58

基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和XGBoost模型的物聯(lián)網(wǎng)卡智能監(jiān)測系統(tǒng)

郵電設(shè)計(jì)技術(shù)  李 博,沈 瀲

本文版權(quán)為《郵電設(shè)計(jì)技術(shù)》所有,如需轉(zhuǎn)載請聯(lián)系《郵電設(shè)計(jì)技術(shù)》編輯部

摘 要:隨著物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展,復(fù)雜多樣的應(yīng)用場景給物聯(lián)網(wǎng)卡的運(yùn)營管理帶來了巨大的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的管理手段已經(jīng)無法滿足物聯(lián)網(wǎng)卡使用的監(jiān)管要求。首先總結(jié)物聯(lián)網(wǎng)卡異常使用現(xiàn)狀及管理手段,分析現(xiàn)有異常識(shí)別方法的不足,提出了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Count-Min Sketch算法的物聯(lián)網(wǎng)卡畫像特征融合構(gòu)建方法,以及基于 XGBoost算法的異常流量識(shí)別模型;谝陨霞夹g(shù),實(shí)現(xiàn)了對物聯(lián)網(wǎng)卡的智能監(jiān)測,提升了違規(guī)識(shí)別的準(zhǔn)確率和召回率。

關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng)卡;異常流量;圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);特征融合;XGBoost算法

doi:10.12045/j.issn.1007-3043.2024.09.010

前言

物聯(lián)網(wǎng)是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上延伸和擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò),將各種信息傳感設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來而形成的一個(gè)巨大網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)物與物、物與人的泛在連接。自 2020 年以來,5G 網(wǎng)絡(luò)加快部署,在 5G 的牽引下,物聯(lián)網(wǎng)迎來了全面發(fā)展期,據(jù) GSMA 預(yù)測,2025 年全球物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)將達(dá)到252億,遠(yuǎn)高于2017年的63億。

物聯(lián)網(wǎng)卡是指運(yùn)營商使用專用號(hào)段及專用網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)人、機(jī)、物之間通信連接的用戶識(shí)別卡,物聯(lián)網(wǎng)卡是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的核心。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)開卡量也大幅增加,給運(yùn)營商卡安全管理帶來了挑戰(zhàn)。違規(guī)人員通常利用物聯(lián)網(wǎng)卡資費(fèi)較低的優(yōu)勢,把物聯(lián)網(wǎng)卡當(dāng)作普通用戶卡進(jìn)行售賣,對物聯(lián)網(wǎng)卡進(jìn)行惡意轉(zhuǎn)售、違規(guī)挪用和盜用,擾亂了市場秩序,給運(yùn)營商帶來了經(jīng)濟(jì)損失,同時(shí)也影響了物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的安全性。

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