[发明专利]基于多个NWDAF的网络数据分析增强方法及系统

说明书

本发明公开一种基于多个NWDAF的网络数据分析增强方法，包括：中央NWDAF接收来自NF服务消费者的请求，根据请求的类型确定相应的AI模型和模型参数，且根据用户以及请求的类型选择多个相关NWDAF群组；中央NWDAF将确定的AI模型同步至每一被选择的NWDAF群组中；每一NWDAF群组采用本地数据训练AI模型；若多个NWDAF群组中训练的AI模型是针对共有用户的模型训练，则中央NWDAF把公钥分发给所述多个NWDAF群组，多个NWDAF群组对共有用户进行加密样本对齐并联合中央NWDAF进行加密训练，获得最优的模型参数，并推送至NF服务消费者。还公开一种基于多个NWDAF的网络数据分析增强系统。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，更具体地涉及一种基于多个NWDAF的网络数据分析增强方法及系统。

背景技术

随着通信技术的发展，网络中的数据量也越来越大，为了实现对海量网络数据的统计分析，在5G核心网中加入了NWDAF网元，NWDAF网元作为定制数据收集和智能分析的承载实体，不仅能够从NF、AF及OAM收集数据，还具备智能分析的能力(如计算、训练、推理和预测等)，并将分析结果输出给NF、AF或OAM，供NF、AF或OAM决策使用。

随着标准不断演进，NWDAF网元的分析功能越发强大，具备例如网元负载分析、UE行为分析、终端异常行为分析以及业务体验分析等通信数据分析功能。目前，在多个NWDAF存在的情况下，NF服务消费者提交数据分析请求，NRF会依据NWDAF是否具有聚集功能来确定通信系统中的多个NWDAF中的哪个NWDAF是中央NWDAF，再由中央NWDAF完成多个NWDAF的分析响应及输出，实现网络的自动运维。在自动运维的过程中，NWDAF承受着巨大的数据处理压力，核心网对NWDAF的数据计算能力提出了非常高的要求，如何进一步增强网络数据分析能力成为了人们迫切想要解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于多个NWDAF的网络数据分析增强方法及系统，以提升网络数据分析处理性能。

第一方面，本发明提供了一种基于多个NWDAF的网络数据分析增强方法，其包括：

中央NWDAF接收来自NF服务消费者的请求，根据请求的类型确定相应的AI模型和模型参数，且根据用户以及请求的类型选择多个相关NWDAF群组；

中央NWDAF将确定的AI模型同步至每一被选择的NWDAF群组中；

每一NWDAF群组采用本地数据训练同步至该NWDAF群组的AI模型；

若多个NWDAF群组中训练的AI模型是针对共有用户的模型训练，则中央NWDAF把公钥分发给所述多个NWDAF群组，多个NWDAF群组对共有用户进行加密样本对齐并联合中央NWDAF进行加密训练，不断进行模型参数的迭代更新从而获得最优的模型参数，并推送至NF服务消费者。

第二方面，本发明还提供了一种基于多个NWDAF的网络数据分析增强系统，其包括中央NWDAF和多个NWDAF群组，所述中央NWDAF包括传输模块、确定选择模块和训练模块，其中，

所述传输模块用于接收来自NF服务消费者的请求；

所述确定选择模块用于根据请求的类型确定相应的AI模型和模型参数，且根据用户以及请求的类型选择多个相关NWDAF群组；

所述传输模块还用于将确定的AI模型同步至每一被选择的NWDAF群组中，且还可将来自NRF的公钥分发给NWDAF群组；

所述训练模块用于进行加密训练；