[发明专利]一种基于对抗网络的移动用户网络流量生成方法及系统

权利要求书

1.一种基于对抗网络的移动用户网络流量生成方法，其特征在于，包括：

获取移动用户行为特征数据，从所述移动用户行为特征数据中提取行为特征；

基于提取的行为特征，通过预存的多个生成器仿真移动用户的多种网络流量模式及模式切换行为，生成移动用户网络流量序列；

通过预存的判别器对移动用户网络流量序列的真实性进行判断，生成判断结果；

根据所述判断结果，利用判别器的损失函数进和生成器的损失函数对预设的对抗网络模型进行训练；

将所述对抗网络模型训练至收敛，生成归一化网络流量序列数据集。

2.根据权利要求1所述的基于对抗网络的移动用户网络流量生成方法，其特征在于，所述获取移动用户行为特征数据，从所述移动用户行为特征数据中提取行为特征，具体包括：

从移动用户行为特征数据中提取每个用户的使用移动应用特征和时间移动行为特征；

所述使用移动应用特征从网络数据包中获取，所述时间移动行为特征从用户进行移动网络连接时接入的基站地址中获取。

3.根据权利要求1所述的基于对抗网络的移动用户网络流量生成方法，其特征在于，所述基于提取的行为特征，通过预存的多个生成器仿真移动用户的多种网络流量模式及模式切换行为，生成移动用户网络流量序列，具体包括：

所述生成器包括网络流量模式生成器和网络流量模式切换行为生成器；

所述网络流量模式生成器基于提取的行为特征仿真出移动用户网络流量模式；

所述网络流量模式切换行为生成器基于仿真的移动用户网络流量模式进行模式切换学习，生成移动用户网络流量序列。

4.根据权利要求1所述的基于对抗网络的移动用户网络流量生成方法，其特征在于，所述通过预存的判别器对移动用户网络流量序列的真实性进行判断，生成判断结果，具体包括：

通过判别器判断移动用户网络流量序列的真实性；

判断移动用户网络流量序列为真实数据，则进行对抗训练。

5.根据权利要求1所述的基于对抗网络的移动用户网络流量生成方法，其特征在于，所述根据所述判断结果，利用判别器的损失函数进和生成器的损失函数对预设的对抗网络模型进行训练，具体包括：

所述判别器的损失函数和生成的损失函数均包括对抗损失函数、聚类损失函数和正则项；

通过生成器的损失函数和判别器的损失函数对对抗网络模型进行交替训练。

6.根据权利要求1所述的基于对抗网络的移动用户网络流量生成方法，其特征在于，所述将所述对抗网络模型训练至收敛，生成归一化网络流量序列数据集，具体包括：

所述对抗网络模型训练收敛后，向对抗网络模型内输入真实流量序列样本；

所述对抗网络模型输出归一化网络流量序列数据集。

7.一种基于对抗网络的移动用户网络流量生成系统，其特征在于，所述系统包括：

行为特征获取模块，用于获取移动用户行为特征数据，从所述移动用户行为特征数据中提取行为特征；

移动用户网络流量序列生成模块，基于提取的行为特征，通过预存的多个生成器仿真移动用户的多种网络流量模式及模式切换行为，生成移动用户网络流量序列；

判断模块，用于通过预存的判别器对移动用户网络流量序列的真实性进行判断，生成判断结果；

训练模块，用于根据所述判断结果，利用判别器的损失函数进和生成器的损失函数对预设的对抗网络模型进行训练；

数据生成模块，用于将所述对抗网络模型训练至收敛，生成归一化网络流量序列数据集。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于对抗网络的移动用户网络流量生成方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于对抗网络的移动用户网络流量生成方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于对抗网络的移动用户网络流量生成方法。