报文的处理方法、装置及计算机可读存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115103030A(43)申请公布日2022.09.23(21)申请号202210694519.9G06N3/04(2006.01)(22)申请日2022.06.17G06N3/08(2006.01)(71)申请人内蒙古电力（集团）有限责任公司内蒙古超高压供电分公司地址010000内蒙古自治区呼和浩特市金川开发区(72)发明人寇德谦燕伯峰苏焰刘宇鹏黄欣张凯杨军魏中强马林(74)专利代理机构北京奥肯律师事务所11881专利代理师左大帅(51)Int.Cl.H04L69/04(2022.01)H04L69/18(2022.01)H04L69/06(2022.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称报文的处理方法、装置及计算机可读存储介质(57)摘要本申请公开了报文的处理方法、装置及计算机可读存储介质。该方法包括：获取样本报文集；样本报文集中包括不同协议格式的报文；利用广义回归神经网络模型对样本报文集中的报文进行聚类，得到至少一个样本报文簇；对每一个样本报文簇进行协议关键字提取，得到对应的协议关键字集合；从协议关键字集合进行协议关键字选择，得到若干目标协议关键字；对若干目标协议关键字构成的协议格式特征进行压缩。通过上述方式，提升分类效率以及压缩后能够减少数据量，进而降低系统数据处理量使工控网络通讯速度更快获得更好的性能。CN115103030ACN115103030A权利要求书1/2页1.一种报文的处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本报文集；所述样本报文集中包括不同协议格式的报文；利用广义回归神经网络模型对所述样本报文集中的报文进行聚类，得到至少一个样本报文簇；对每一个所述样本报文簇进行协议关键字提取，得到对应的协议关键字集合；从所述协议关键字集合进行协议关键字选择，得到若干目标协议关键字；对若干目标协议关键字构成的协议格式特征进行压缩。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用广义回归神经网络模型对所述样本报文集中的报文进行聚类，得到至少一个样本报文簇，包括：将所述样本报文集的报文输入至所述广义回归神经网络模型，以使所述广义回归神经网络模型对所述样本报文集中的每一报文进行分类，进而得到至少一个样本报文簇。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述广义回归神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层；所述将所述样本报文集的报文输入至所述广义回归神经网络模型，以使所述广义回归神经网络模型对所述样本报文集中的每一报文进行分类，进而得到至少一个样本报文簇，包括：将所述样本报文集的报文输入所述输入层，进行向量转化；将向量转化后的报文输入所述隐含层，确定隐含层神经元径向基函数中心；确定隐含层神经元阈值；确定所述隐含层与所述输出层之间的权值；利用所述权值，所述输出层进行神经元输出计算；基于计算结果对所述样本报文集中的每一报文进行分类，进而得到至少一个样本报文簇。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每一个所述样本报文簇进行协议关键字提取，得到对应的协议关键字集合，包括：确定目标字符串；确定所述字符串在每一所述样本报文簇中的支持度；在所述支持度大于或等于最小支持度时，确定所述目标字符串为协议关键字，得到对应的协议关键字集合。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标字符串为协议关键字，得到对应的协议关键字集合，包括：以报文中字节位置为依据，按照偏移依次挖掘出报文不同位置上的协议关键字；将不同位置上的协议关键字进行映射拼接得到协议关键字集合。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述协议关键字集合进行协议关键字选择，得到若干目标协议关键字，包括：获取至少三个不同位置上的协议关键字，其中，位置最前的协议关键字必须位于报文的前三个字节内；若至少三个不同位置上的协议关键字中存在第一协议关键字属于第二协议关键字，根据第一协议关键字的支持度和第二协议关键字的支持度确定是否保留所述第一协议关键2CN115103030A权利要求书2/2页字以及所述第二协议关键字；若至少三个不同位置上的协议关键字中存在第一协议关键字属于两种不同协议，剔除所述第一协议关键字。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对若干目标协议关键字构成的协议格式特征进行压缩，包括：将若干目标协议关键字构成的协议格式特征映射到字典的标记中，执行LZM压缩。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述执行LZM压缩之后包括：将压缩后的协议格式特征进行传输，并在传输完成后，执行LZM解压，还原所述协议格式特征。9.一种报文的处理装置，其特征在于，所述处理装置包括处理器以及与所述处理器连接的存储器；所述存储器用于存储程序数据，所述处