[发明专利]报文校验方法和装置在审

专利信息
申请号: 202211087710.3 申请日: 2022-09-07
公开(公告)号: CN115473856A 公开(公告)日: 2022-12-13
发明(设计)人: 昌德川;史杰;李二壮;郝雄斌;刘倩;赵庆;郭晨 申请(专利权)人: 中国银行股份有限公司
主分类号: H04L47/32 分类号: H04L47/32;H04L43/028
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 郝博;薛平
地址: 100818 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 报文 校验 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种报文校验方法,其特征在于,所述方法包括:

获取进入业务系统前网络中传输的二进制流报文;

将所述二进制流报文作为分类预测模型的输入,经过所述分类预测模型处理得到二分类的输出结果,所述输出结果包括有效报文或无效报文;

将输出结果为有效报文的二进制流报文发送至业务系统,将输出结果为无效报文的二进制流报文予以丢弃。

2.如权利要求1所述的报文校验方法,其特征在于,所述方法还包括:获取进入负载均衡系统的二进制流报文。

3.如权利要求2所述的报文校验方法,其特征在于,所述将输出结果为有效报文的二进制流报文发送至业务系统包括:将输出结果为有效报文的二进制流报文通过负载均衡系统后发送至对应的业务系统。

4.如权利要求1所述的报文校验方法,其特征在于,所述分类预测模型通过如下方式训练获得:将训练报文进行序列化操作得到二进制流训练报文,所述二进制流训练报文的标签为有效报文或无效报文,将二进制流训练报文构成的训练数据集作为输入进行模型训练,得到分类预测模型。

5.如权利要求4所述的报文校验方法,其特征在于,所述分类预测模型采用深度学习算法解决二分类问题。

6.如权利要求5所述的报文校验方法,其特征在于,所述深度学习算法包括:基于卷积运算的神经网络系统、基于多层神经元的自编码神经网络或深度置信网络。

7.一种报文校验装置,其特征在于,所述装置包括:

报文获取单元,用于获取进入业务系统前网络中传输的二进制流报文;

模型预测单元,用于将所述二进制流报文作为分类预测模型的输入,经过所述分类预测模型处理得到二分类的输出结果,所述输出结果包括有效报文或无效报文;

传输单元,用于将输出结果为有效报文的二进制流报文发送至业务系统,将输出结果为无效报文的二进制流报文予以丢弃。

8.一种电子设备,包括存储器、处理器以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计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

9.一种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权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机程序产品,包括计算机程序/指令,其特征在于,所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

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