[发明专利]IPv6网络的流量分析方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开提供了一种IPv6网络的流量分析方法，所述方法包括：采集IPv6网络的流量数据和用户数据；基于所述流量数据和所述用户数据，预测用户的流量带宽；获取所述流量带宽满足预设条件的用户的实时流数据；对所述实时流数据进行分类；展示流量带宽的预测结果和所述实时流数据的分类结果。本公开还提供了一种IPv6网络的流量分析装置、电子设备和存储介质。

技术领域

本公开涉及互联网领域，具体涉及一种IPv6网络的流量分析方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

2019年4月26日，中华人民共和国工业和信息化部官网发布《关于开展2019年IPv6网络就绪专项行动的通知》，要求提升IPv6终端比例，包括网站及互联网应用生态加快向IPv6升级、IPv6网络及服务性能持续提升、IPv6网络安全保障进一步加强等工作。

针对教育网用户的IPv6流量的监管工作，一直缺乏一套整体的流量预测分析方法，使得已知存在对教育网用户的IPv6流量的统计效率低下的现象。

发明内容

有鉴于此，为了克服上述问题的至少一个方面，本公开提供了一种IPv6网络的流量分析方法，所述方法包括：采集IPv6网络的流量数据和用户数据；基于所述流量数据和所述用户数据，预测用户的流量带宽；获取所述流量带宽满足预设条件的用户的实时流数据；对所述实时流数据进行分类；展示流量带宽的预测结果和所述实时流数据的分类结果。

可选地，所述基于所述流量数据和所述用户数据，预测用户的流量带宽，包括：构建预测模型；训练所述预测模型；基于训练结果，调整所述预测模型的参数，以得到优化预测模型；以所述流量数据和所述用户数据为模型输入数据，通过所述优化预测模型预测用户的流量带宽。

可选地，所述基于训练结果，调整所述预测模型的参数，以得到优化预测模型，包括：评估所述预测模型的准确率；判断所述准确率是否达到预设值；若所述准确率满足预设值，则停止训练，得到优化预测模型，若所述准确率未达到预设值，则调整预测参数、训练步数和学习速率，并重新执行所述评估所述预测模型的准确率。

可选地，所述对所述实时流数据进行分类，包括：构建聚类模型；训练所述聚类模型；基于训练结果，调整所述聚类模型的参数，以得到优化聚类模型；以所述实时流数据为模型输入数据，通过所述优化聚类模型对所述实时流数据进行分类。

可选地，所述基于训练结果，调整所述聚类模型的参数，以得到优化聚类模型，包括：计算所述聚类模型每次聚类时产生的聚类中心；判断当前聚类中心是否与上一个聚类中心相同；若所述当前聚类中心与上一个聚类中心相同，则停止训练，得到优化聚类模型，若所述当前聚类中心与上一个聚类中心不相同，则调整聚类参数，并重新执行所述计算所述聚类模型每次聚类时产生的聚类中心。

可选地，所述采集IPv6网络的流量数据包括通过骨干网节点以netflow和端口镜像的方式采集IPv6网络的流量数据。

可选地，所述IPv6网络的流量数据包括：防问时间、源IP、源端口、目标IP、目标端口、第三层协议类型、入流量和出流量。

本公开还提供了一种IPv6网络的流量分析装置，包括：

采集模块，用于采集IPv6网络的流量数据和用户数据；

预测模块，用于基于所述流量数据和所述用户数据，预测用户的流量带宽；

获取模块，用于获取所述流量带宽满足预设条件的用户的实时流数据；

分类模块，用于对所述实时流数据进行分类；

展示模块，用于展示流量带宽的预测结果和所述实时流数据的分类结果。

本公开又一方面提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器，其存储有计算机可执行程序，该程序包含上述的IPv6网络的流量分析方法。