[发明专利]一种数据包的处理方法及装置

权利要求书

1.一种数据包的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

对发送的数据包序列和接收的确认包进行特征提取，以得到网络特征；

基于所述网络特征对所述数据包序列进行位置预测处理，以确定所述数据包序列中位于已收数据包之后的最远丢包位置；

其中，所述已收数据包是所述数据包序列中被所述确认包所确认接收的数据包；

将所述数据包序列中位于所述已收数据包和所述最远丢包位置之间、且未被确认收到的数据包，确定为丢失的数据包。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对发送的数据包序列和接收的确认包进行特征提取，以得到网络特征，包括：

当接收到针对所述数据包序列中的任意一个数据包的确认包时，从传输协议栈提取所述确认包的时间特征和/或空间特征，以作为与所述确认包对应的网络特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时间特征包括以下至少之一：往返时延特征、拥塞窗口特征、乱序窗口特征；

所述从传输协议栈提取所述确认包的时间特征，包括：

从所述传输协议栈提取所述已收数据包的往返时延，以作为所述往返时延特征；

确定所述数据包序列中在所述已收数据包之后的数据包的数量，以作为所述乱序窗口特征；

将接收到所述确认包时所述数据包序列的拥塞窗口的值与预设拥塞阈值的加和，作为所述确认包的拥塞窗口特征；

其中，所述拥塞窗口特征大于初始化的拥塞窗口的值、且小于或等于拥塞阈值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述空间特征包括以下至少之一：区间数量特征、被选择性确认数量特征、最大差值数量特征；

所述从传输协议栈提取所述确认包的空间特征，包括：

从所述传输协议栈中查询所述数据包序列中位于所述已收数据包之后、且被选择性确认的数据包的数量，以作为所述被选择性确认数量特征；

根据所述被选择性确认的数据包的位置，确定所述数据包序列中在所述已收数据包之后未被选择性确认的数据包所构成的区间数量，以作为区间数量特征；

确定序号最大的所述被选择性确认的数据包和所述已收数据包的序号之间的差值，以作为最大差值数量特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

用于所述位置预测处理的机器学习模型包括决策树模型；

所述基于所述网络特征对所述数据包序列进行位置预测处理，以确定所述数据包序列中位于已收数据包之后的最远丢包位置，包括：

调用所述决策树模型执行以下处理：

基于所述网络特征的多个维度的取值，遍历所述决策树中的多级级联的节点，以确定所述多个维度的取值对应的判断路径，将所述判断路径的最后一级节点中的丢包位置作为最远丢包位置；

其中，每个所述节点包括所述网络特征的一个维度的判断条件，所述判断路径中的下一级节点是由上一级节点所包括的判断条件对所述网络特征的对应维度的取值进行判断而确定的。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述位置预测处理的机器学习模型包括神经网络模型；

所述基于所述网络特征对所述数据包序列进行位置预测处理，以确定所述数据包序列中位于已收数据包之后的最远丢包位置，包括：

调用所述神经网络模型执行以下处理：

对所述网络特征进行全连接处理，以将所述网络特征从分布式取值空间映射为丢包位置取值空间中的位置特征；

将所述位置特征进行归一化处理，以将所述位置特征映射为多个候选的丢包位置的概率，将最大概率的丢包位置作为所述数据包序列中位于已收数据包之后的最远丢包位置。