基于下行反馈数据的上行数据识别方法与流程

本发明涉及网络安全领域，具体的说，是涉及一种基于下行反馈数据的上行数据识别方法。

背景技术：

1、流量分析在网络安全领域发挥着非常重要的作用，流量分析是指获取流量相关的基本数据，并对有关数据进行统计、分析，从中发现用户使用流量的规律，流量分析分为几类，包括异常流量监控、流量预测以及流量识别等。而流量识别技术是将流量按数据流进行标记，通过流量的特征识别出对应的协议，最后识别出用户的行为。目前的流量识别主要包括以下三种方法：

2、1、基于端口号的识别方法。这种方法主要是通过数据包的包头的端口进行检测从而识别出流量的来源。

3、2、基于深度包检测的方法。这种方法主要是通过分析数据包中的有效载荷与特征识别规则库进行匹配，进而实现用户行为的分析和识别。

4、3、于深度流和动态流的识别方法。这种方法主要是一种基于流量行为的移动网络流量的识别方法，由于不同移动应用不仅体现在数据包有效载荷上的内容。还体现在连接的会话和数据流的状态上，根据特征的不同，即可对流量进行识别。

5、目前的流量分析的流量获取，一方面是来自于网络层的流量，另一方面是来自用户进行下行业务的下行流量。但是，对上行业务的分析的研究数量相当少。造成这种情况的主要原因是难以实际获取上行链路流量。上行业务的识别更关心用户隐私,通过空中接口信号与上行业务的匹配，可以对特定用户进行可靠的识别和定位，也可以进行更重大的隐私攻击。

6、申请号为cn201310468739.0的中国专利提供了一种遥控方法和遥控系统，通过在同时发送上行控制数据和下行反馈数据时关闭原本发送上行控制数据的第一数据通道，由遥控端通过第三数据通道向监视端发送上行控制数据，继而由监视端通过具有时分或频分通信能力的第二数据通道向受控端发送上行控制数据及接收受控端的下行反馈数据，从而实现了上行控制数据和下行反馈数据的正常接收，进而保证了无人飞行器的正常飞行。

技术实现思路

1、针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种通过对特定用户进行可靠的识别和定位，保护用户隐私的基于下行反馈数据的上行数据识别方法。

2、本发明所采取的技术方案是：

3、一种基于下行反馈数据的上行数据识别方法，

4、无线电设备数据采集模块在空口采集终端和基站之间传输的流量数据，并对采集到的流量数据进行处理，得到下行反馈数据，实现业务特征提取、指纹构建和指纹修改。

5、优选的，业务特征提取包括确定计算统计特征步骤和将统计特征放入神经网络进行训练和学习步骤：

6、确定计算统计特征包括：

7、步骤s201，确定均值(mean)，计算数据的平均值。

8、步骤s202，确定方差(variance)，计算数据的离散程度。

9、步骤s203，确定最大值(maximum)和最小值(minimum)，计算数据的范围。

10、步骤s204，确定百分位数(percentiles)，计算数据在给定百分比位置的值。

11、步骤s205，确定偏度(skewness)和峰度(kurtosis)，计算数据分布的形状和尾部的偏斜程度。

12、确定相关系数(correlation)，计算不同变量之间的相关性；

13、将统计特征放入神经网络进行训练和学习步骤包括：

14、步骤s211，数据准备，准备包含原始数据和对应标签的训练数据集；

15、步骤s212，特征提取，对原始数据计算统计特征，得到特征向量；

16、步骤s213，构建神经网络，设计合适的神经网络架构，包括输入层、隐藏层和输出层；

17、步骤s214，输入特征，将特征向量作为神经网络的输入；

18、步骤s215，模型训练，使用训练数据集对神经网络进行训练，通过反向传播算法优化网络参数；

19、步骤s216，模型评估，使用验证集或交叉验证对训练好的神经网络模型进行评估，选择适当的评估指标；

20、步骤s217，模型应用，使用测试集或新数据对训练好的神经网络模型进行预测和推断。

21、优选的，构建上行业务的指纹包括如下构建步骤：

22、步骤s301，数据收集，收集上行业务的原始数据；例如上行网络流量、用户操作记录；

23、步骤s302，特征提取，从收集到的数据中提取有意义的特征；包括统计特征、时序特征、频域特征；

24、步骤s303，数据预处理，对提取的特征进行预处理；例如去除噪声、处理缺失值、数据标准化；

25、步骤s304，特征编码，将预处理后的特征进行编码；以便输入到机器学习模型中进行训练和学习；

26、步骤s305，标记样本：为构建指纹，需要对数据进行标记，即为每个样本分配正确的标签或类别；

27、步骤s306，构建模型，使用机器学习算法(如分类器、聚类算法等)构建上行业务的指纹模型。

28、优选的，应用上行业务的指纹模型的方法如下：

29、上行业务数据识别，将新的上行业务数据输入到指纹模型中，利用模型进行分类或识别，判断其所属的类别或类别概率；

30、异常上行业务数据检测，通过比较新的上行业务数据与指纹模型的相似度，检测是否存在异常或异常行为；

31、上行业务分析和优化，通过分析指纹模型的结果和特征，获取洞察并对上行业务进行优化和改进。

32、优选的，修改上行业务的指纹包括如下步骤：

33、上行业务的指纹可以根据实际需要进行修改和更新。

34、步骤s501，数据更新，收集新的上行业务数据，包括新增的数据或更改的数据；

35、步骤s502，特征提取：针对更新的数据提取新的特征；

36、步骤s503，指纹模型更新：使用更新的数据和特征，重新训练指纹模型，或对现有的模型进行微调和优化；

37、步骤s504，指纹模型应用，将更新后的指纹模型应用于新的上行业务数据，进行识别、异常检测或分析任务，并完成识别。

38、一种基于下行反馈数据的上行数据识别方法，包括如下步骤：

39、下行反馈数据获取：用户的移动设备定期与基站进行通信，接收下行信号以保持连接；收集下行反馈数据信息；

40、上行数据生成：根据收集到的反馈数据生成上行数据；

41、匹配与识别：将下行反馈数据与生成的上行数据进行匹配；当下行信号和上行数据之间存在匹配关系时，才会继续后续操作；

42、隐私保护：匹配成功后，对上行数据进行加密，完成上行数据传输。

43、本发明相对现有技术的有益效果：

44、本发明基于下行反馈数据的上行数据识别方法，通过空中接口信号与上行业务的匹配，保护用户隐私的，防止用户受到隐私攻击。

45、本发明基于下行反馈数据的上行数据识别方法，实现健康隐私保护：通过匹配下行信号和上行数据，确保只有经过授权的设备才能发送健康数据，这有助于防止未经授权的用户或恶意实体获取用户的敏感健康信息。

46、本发明基于下行反馈数据的上行数据识别方法，确保医疗数据安全，通过加密上行数据，有效地防止了数据在传输过程中被窃取或篡改的风险，从而确保医疗数据的安全性和完整性。

47、本发明基于下行反馈数据的上行数据识别方法，提高用户对医疗服务的信任，用户可以信任移动医疗应用，因为他们知道他们的健康数据只会在安全的条件下进行传输和处理，从而增强了用户对技术的信任感。

48、本发明基于下行反馈数据的上行数据识别方法，随着数据隐私法规的不断增加，移动医疗应用需要确保其数据处理符合相关法规，提供的数据保护方法有助于应用程序遵守法规，避免可能的法律问题。

49、本发明基于下行反馈数据的上行数据识别方法，促进创新，隐私保护的强化有助于推动更多的创新，因为医疗机构和技术开发者可以更自由地设计新的健康监测方案，而不必过多考虑隐私风险。