[发明专利]一种网络维护的方法、装置和终端设备

说明书

本发明属于计算机技术领域，公开了一种网络维护的方法、装置和终端设备。本发明公开的网络维护的方法包括，将各待处理报文进行划分生成各待处理报文序列；分别根据每一待处理报文序列中的各待处理报文以及相应的时间间隔，采用预先训练的报文识别模型，获得每一待处理报文序列对应的报文类型识别结果；分别根据每一待处理报文序列的报文类型识别结果，执行相应的网络维护操作。除此之外，本发明还公开了利用上述方法的装置终端设备和存储介质。这样，利用预选训练的报文识别模型，简化了报文识别算法开发的复杂步骤，提高了报文识别效率以及精度。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种网络维护的方法、装置和终端设备。

背景技术

随着互联网技术的发展，用户对互联网的应用需求的不断增多，业务数据量的急剧增加，网络维护也越来越困难。

现有技术下，通常采用特征识别的方式，判断报文是否异常。如，连接是否为空连接，会话中包含的报文数量是否超过指定数目，报文长度是否低于指定长度，是否包含指定字符，以及连接数是否符合预设条件等。

采用这种方式，由于不同业务对应的特征判断条件不同，因此，业务变更或出现新的业务时，需要对业务进行人工分析，进而开发相应的算法，这样，分析以及开发算法过程复杂，报文识别精度低。

发明内容

本发明实施例提供一种网络维护的方法、装置和终端设备，用以在进行网络维护时，采用预先训练的报文识别模型进行识别，提高了识别报文类型的精度。

第一方面，提供一种网络维护的方法，包括：

获取各待处理报文，以及各待处理报文之间的时间间隔；

将各待处理报文进行划分，生成各待处理报文序列；

分别根据每一待处理报文序列中的各待处理报文以及相应的时间间隔，采用预先训练的报文识别模型，获得每一待处理报文序列对应的报文类型识别结果，报文识别模型是基于由历史报文生成的历史报文序列、历史报文序列中各历史报文之间的时间间隔，以及历史报文序列的报文类型采用预设的循环神经网络进行训练后获得的；

分别根据每一待处理报文序列的报文类型识别结果，执行相应的网络维护操作。

这样，通过循环神经网络训练获得报文识别模型，简化了报文识别算法开发的复杂步骤，提高了报文识别效率以及精度。

第二方面，一种网络维护的装置，包括：

获取单元，用于获取各待处理报文，以及各待处理报文之间的时间间隔；

生成单元，用于将各待处理报文进行划分，生成各待处理报文序列；

识别单元，用于分别根据每一待处理报文序列中的各待处理报文以及相应的时间间隔，采用预先训练的报文识别模型，获得每一待处理报文序列对应的报文类型识别结果，报文识别模型是基于由历史报文生成的历史报文序列、历史报文序列中各历史报文之间的时间间隔，以及历史报文序列的报文类型采用预设的循环神经网络进行训练后获得的；

执行单元，用于分别根据每一待处理报文序列的报文类型识别结果，执行相应的网络维护操作。

第三方面，提供一种终端设备，包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元，其中，存储单元存储有计算机程序，当程序被处理单元执行时，使得处理单元执行上述任意一种网络维护的方法的步骤。

第四方面，提供一种计算机可读介质，其存储有可由终端设备执行的计算机程序，当程序在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述任意一种网络维护的方法的步骤。