恶意模型溯源的方法、装置、设备以及存储介质

本公开涉及网络，尤其涉及智简网络中的恶意模型的溯源。

背景技术：

1、随着社会的进步和时代的发展，对于通信技术的要求越来越高。如今， 5g虽然方兴未艾，但6g前沿通信技术研发也已起步。智简网络，简而言 之就是将通信技术和人工智能技术相结合，提高通信的效率。在未来的万 物智联网络中，网络节点趋向于智能化，网络节点智能化导致了信息空间 快速扩张、甚至维度灾难，加剧了表征信息承载空间的难度，导致传统的 网络服务能力与高维信息空间难以匹配，通信传输的数据量过大，信息业 务服务系统无法持续满足人们复杂、多样和智能化信息传输的需求。而通 过人工智能模型来编码、传播、解码业务信息，可显著降低通信业务中的 数据传输量，极大地提升了信息传输效率。这些模型相对稳定，并具有复 用性、传播性。模型的传播和复用将有助于增强网络智能，同时降低开销 和资源浪费，形成节点极智、网络极简的智简网络。

2、智简网络传输的主要内容为网络模型，而假如网络结构中某一结点出 现故障，就会在网络链路中传输错误的模型影响其余结点，堵塞网络，如 果此时我们无法定位模型的来源，就无法迅速定位故障结，恢复网络。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明提出一种智简网络模型定位和传播方法。一个 节点的网络模型是由许多来自其余节点传输的模型构成的，因此可以基于 模型的来源定位目标模型。

2、本公开提供了一种用于恶意模型溯源的方法、装置、设备以及存储介 质。

3、根据本公开的第一方面，提供一种恶意模型溯源的方法，包括：

4、接收到恶意模型的接收端向直接与所述接收端连接的路由节点发送询 问和发送所述恶意模型；

5、接收到所述询问的路由节点将自身的模型与所述恶意模型进行比较， 获取所述自身的模型与所述恶意模型的相似度；

6、选取相似度最高的所述路由节点作为新的接收端，其余路由节点不再 被询问；

7、依次重复上述步骤，获得最终相似度最高的路由节点作为恶意模型的 源头，并且所述最终相似度最高的路由节点没有可以再询问的路由节点。

8、优选的，还包括，当所述相似度大于预设阈值时，才选取相似度最高 的所述路由节点作为新的接收端。

9、优选的，还包括，将所述路由节点的模型传输记录结合所述相似度， 用于恶意模型溯源。

10、优选的，所述模型传输记录包括：当所述路由节点的传输的模型发生 变化时，在所述路由节点的传输数据中增加模型变化的判断位。

11、根据本公开的第二方面，还提供一种恶意模型溯源的装置，包括：

12、发送模块：用于将接收到恶意模型的接收端向直接与所述接收端连接 的路由节点发送询问和发送所述恶意模型；

13、比较模块：用于将接收到所述询问的路由节点将自身的模型与所述恶 意模型进行比较，获取所述自身的模型与所述恶意模型的相似度；

14、选择模块：用于选取相似度最高的所述路由节点作为新的接收端，其 余路由节点不再被询问；

15、循环模块：用于依次重复上述步骤，获得最终相似度最高的路由节点 作为恶意模型的源头，并且所述最终相似度最高的路由节点没有可以再询 问的路由节点。

16、优选的，还包括：

17、预设阈值模块：用于当所述相似度大于预设阈值时，才选取相似度最 高的所述路由节点作为新的接收端。

18、优选的，还包括：

19、模型传输记录模块：用于将所述路由节点的模型传输记录结合所述相 似度，用于恶意模型溯源。

20、优选的，所述模型传输记录包括：当所述路由节点的传输的模型发生 变化时，在所述路由节点的传输数据中增加模型变化的判断位。

21、根据本公开的第三方面，还提供一种电子设备，包括：

22、至少一个处理器；以及

23、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

24、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被 所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述技术方 案中任一项所述的方法。

25、根据本公开的第四方面，还提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算 机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述技术 方案中任一项所述的方法。

26、根据本公开的第五方面，还提供一种计算机程序产品，包括计算机程 序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述技术方案中任一项所 述的方法。

27、有益效果：

28、基于模型的来源的智简网络模型定位方法与装置可以依靠算法，迅速 反向定位到故障结点并将其从网路结构中暂时性的剔除，恢复网路的通畅。

29、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键 或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下 的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种恶意模型溯源的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括，当所述相似度大于预设阈值时，才选取相似度最高的所述路由节点作为新的接收端。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括，将所述路由节点的模型传输记录结合所述相似度，用于恶意模型溯源。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述模型传输记录包括：当所述路由节点的传输的模型发生变化时，在所述路由节点的传输数据中增加模型变化的判断位。

5.一种恶意模型溯源的装置，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述模型传输记录包括：当所述路由节点的传输的模型发生变化时，在所述路由节点的传输数据中增加模型变化的判断位。

9.一种电子设备，包括：

10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-4中任一项所述的方法。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-4中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了恶意模型溯源方法、装置、设备以及存储介质，涉及网络技术领域，尤其涉及智简网络恶意模型溯源领域。一种恶意模型溯源的方法，包括：接收到恶意模型的接收端向直接与所述接收端连接的路由节点发送询问和发送所述恶意模型；接收到所述询问的路由节点将自身的模型与所述恶意模型进行比较，获取所述自身的模型与所述恶意模型的相似度；选取相似度最高的所述路由节点作为新的接收端，其余路由节点不再被询问；依次重复上述步骤，获得最终相似度最高的路由节点作为恶意模型的源头，并且所述最终相似度最高的路由节点没有可以再询问的路由节点。本技术方案有利于恶意模型的快速溯源，使网络快速排除故障。

技术研发人员：韩书君,刘思睿,董辰,许晓东,王碧舳
受保护的技术使用者：北京邮电大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14