[发明专利]一种基于连续TCP链接的业务分类方法和装置

权利要求书

1.一种基于连续传输控制协议TCP链接的业务分类方法，其特征在于，包括：

确定用户基于目标业务与服务器建立的TCP链接集合，并分别针对所述TCP链接集合中的每一个TCP链接执行以下操作：

按照预设方式对TCP链接上承载的目标数据流进行切割，获得若干流量块；

按照建立时间的先后对所述TCP链接集合中的各个TCP链接进行排序，并针对每N个连续的TCP链接分别执行以下操作：

针对所述N个连续的TCP链接，分别获取每一个TCP链接对应的一个流量块；

针对获得的N个流量块分别执行以下操作：将流量块包含的每一个字节分别映射为一个像素点，获得相应的流量图像；

从所述N个流量块各自对应的所述流量图像中，选取出红、绿、蓝三种颜色通道对应的流量图像，合并生成相应的目标流量图像；

其中，N表示连续的TCP链接的数目，N为自然数；

将获得的各个目标流量图像，采用预设的业务类型识别模型进行业务类型识别，确定所述目标业务的业务类型，所述业务类型识别模型是基于样本业务对应的样本流量图像以及样本业务的业务类型，经训练后获得的。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定用户基于目标业务与服务器建立的TCP链接集合，并分别针对所述TCP链接集合中的每一个TCP链接执行以下操作：按照预设方式对TCP链接上承载的目标数据流进行切割，获得若干流量块之前，进一步包括：

确定用户触发的样本业务和所述样本业务的业务类型，以及确定用户基于样本业务与服务器建立的TCP链接集合，并分别针对所述TCP链接集合中的每一个TCP链接执行以下操作：按照预设方式对TCP链接上承载的样本数据流进行切割，获得若干流量块；

按照建立时间的先后对所述TCP链接集合中的各个TCP链接进行排序，并针对每N个连续的TCP链接分别执行以下操作：根据N个连续的TCP链接各自对应的任意一个流量块，生成相应的样本流量图像；

基于获得的各个样本流量图像和相应的业务类型之间的对应关系，采用卷积神经网络算法进行模型训练，获得相应的业务类型识别模型。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，确定用户基于目标业务与服务器建立的传输控制协议TCP链接集合，包括：

对目标业务触发的多个目标数据流进行监测，并将传输所述多个目标数据流所需的多个TCP链接确定为TCP链接集合。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，按照预设方式对TCP链接上承载的目标数据流进行切割，获得若干流量块，包括：

以TCP链接为粒度，按照预设的数据量单位，或者，按照预设的时长单位，将所述TCP链接上承载的样本数据流切割成若干个流量块。

5.一种基于连续传输控制协议TCP链接的业务分类装置，其特征在于，包括：

切割单元，用于确定用户基于目标业务与服务器建立的TCP链接集合，并分别针对所述TCP链接集合中的每一个TCP链接执行以下操作：按照预设方式对TCP链接上承载的目标数据流进行切割，获得若干流量块；

生成单元，用于按照建立时间的先后对所述TCP链接集合中的各个TCP链接进行排序，并针对每N个连续的TCP链接分别执行以下操作：

针对所述N个连续的TCP链接，分别获取每一个TCP链接对应的一个流量块；

针对获得的N个流量块分别执行以下操作：将流量块包含的每一个字节分别映射为一个像素点，获得相应的流量图像；

从所述N个流量块各自对应的所述流量图像中，选取出红、绿、蓝三种颜色通道对应的流量图像，合并生成相应的目标流量图像；

其中，N表示连续的TCP链接的数目，N为自然数；

识别单元，用于将获得的各个目标流量图像，采用预设的业务类型识别模型进行业务类型识别，确定所述目标业务的业务类型，所述业务类型识别模型是基于样本业务对应的样本流量图像以及样本业务的业务类型，经训练后获得的。