本公開涉及核心網，尤其涉及一種網絡優化方法、系統、電子設備及介質。

背景技術：

1、移動通信網絡是指通過無線技術連接移動終端設備的通信網絡，在移動通信網絡中，用戶可以通過手機、平板電腦等移動設備進行語音通話、短信、數據傳輸等通信服務。移動通信網絡通常由基站、核心網和用戶終端三部分組成。移動通信網絡優化是指通過調整網絡參數、優化覆蓋范圍、提高數據傳輸速率等方式，以提升網絡性能和用戶體驗的過程。當網絡狀況不好，會導致數據傳輸受到影響，從而使得整體網絡安全性降低。

技術實現思路

1、為了解決相關技術中存在的問題，本公開提出一種網絡優化方法，以解決目前優化方法在使用過程中，未針對入侵檢測進行設置，進而解決整體系統的安全性較低的問題。

2、本公開的第一方面實施例提出了一種網絡優化方法，該方法包括：獲取多個通信節點的通信數據，并基于多個通信節點的通信數據確定網絡時延距離矩陣；基于網絡時延距離矩陣，通過蟻群算法，確定目標網絡路徑；使用入侵檢測模型對目標網絡路徑進行入侵檢測，入侵檢測模型為使用訓練數據樣本對初始模型進行訓練得到的，訓練數據樣本為使用樣本模型對初始數據樣本進行標記得到的。

3、在本公開的一些實施例中，基于多個通信節點的通信數據確定網絡時延距離矩陣包括：基于所述多個通信節點中任意兩個通信節點的距離信息，構建網絡節點距離矩陣，通信數據包括節點位置、網絡時延中的至少之一；基于每個通信節點的網絡時延，構建網絡時延向量；根據網絡節點距離矩陣、網絡時延向量，確定網絡時延距離矩陣。

4、在本公開的一些實施例中，根據網絡節點距離矩陣、網絡時延向量，確定網絡時延距離矩陣包括：基于多個通信節點中第一通信節點的網絡時延向量與光纖傳播速度，確定第一通信節點的傳輸向量；確定第一通信節點與第二通信節點在網絡節點距離矩陣中的第一元素值；基于第一元素值與加權節點傳輸向量和，確定第一通信節點與第二通信節點在網絡時延距離矩陣中的第二元素，加權節點傳輸向量和包括第一通信節點的加權節點傳輸向量和第二通信節點的加權節點傳輸向量，加權節點傳輸向量為傳輸向量與對應的加權系數的計算值。

5、在本公開的一些實施例中，基于網絡時延距離矩陣，通過蟻群算法，確定目標網絡路徑包括：對蟻群算法的初始參數和初始加權系數矩陣進行初始化賦值，并確定網絡監測結果，初始參數包括螞蟻數量、信息素重要程度因子、啟發函數重要程度因子、信息素蒸發系數中的至少之一；在網絡監測結果滿足預設條件的情況下，將初始加權系數增加或減少第一調整值，得到第一加權系數矩陣；基于第一加權系數矩陣，通過蟻群算法對網絡時延距離矩陣進行循環搜索，并確定網絡性能，直至網絡性能達到預期性能時，結束循環搜索，得到目標網絡路徑。

6、在本公開的一些實施例中，基于第一加權系數矩陣，通過蟻群算法對網絡時延距離矩陣進行循環搜索包括：分別在每一只螞蟻完成對網絡時延距離矩陣的一次路徑搜索后，以及在所有螞蟻完成對網絡時延距離矩陣的全部路徑搜索后，更新信息素，得到第一網絡路徑，第一網絡路徑為所有搜索路徑的距離值滿足距離條件的路徑；確定第一網絡路徑的網絡性能；在第一網絡路徑的網絡性能未達到預期性能時，基于第一網絡路徑的網絡監測結果、預設條件，將第一加權系數增加或減少第一調整值，得到第二加權系數矩陣；基于第二加權系數矩陣，通過蟻群算法對網絡時延距離矩陣進行循環搜索，直至第二網絡路徑的網絡性能達到預期性能，將第二網絡路徑確定為目標網絡路徑，將第三加權系數矩陣確定為目標加權系數矩陣，第三加權系數矩陣為網絡性能達到預期性能時的加權系數矩陣。

7、在本公開的一些實施例中，該方法還包括：獲取初始數據樣本集，初始數據樣本集包括初始數據樣本的概率差、標記結果、通信數據，標記結果為使用樣本模型基于初始數據樣本的概率差、概率差閾值進行評估得到的；對初始數據樣本進行預處理，得到第一數據樣本；根據第一數據樣本的概率差和標記結果、樣本模型的當前性能指標，對概率差閾值進行自適應調整。

8、在本公開的一些實施例中，該方法還包括：基于第一數據樣本，確定訓練數據樣本，訓練數據樣本包括樣本特征和標記結果；使用訓練數據樣本對初始模型進行訓練，得到入侵檢測模型。

9、本公開的第二方面實施例提出了一種網絡優化系統，該系統包括：獲取模塊，用于獲取多個通信節點的通信數據，并基于多個通信節點的通信數據確定網絡時延距離矩陣；確定模塊，用于基于網絡時延距離矩陣，通過蟻群算法，確定目標網絡路徑；檢測模塊，用于使用入侵檢測模型對目標網絡路徑進行入侵檢測，入侵檢測模型為使用訓練數據樣本對初始模型進行訓練得到的，訓練數據樣本為使用樣本模型對初始數據樣本進行標記得到的。

10、本公開的第三方面實施例提出了一種電子設備，包括：一個或多個處理器；與一個或多個處理器通信連接的存儲裝置，其上存儲有一個或多個程序；當一個或多個程序被一個或多個處理器執行時，使得一個或多個處理器實現本公開第一方面實施例中描述的方法。

11、本公開的第四方面實施例提出了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其中，計算機指令用于使計算機執行本公開第一方面實施例中描述的方法。

12、本公開的第五方面實施例提出了一種芯片，該芯片包括一個或多個接口電路和一個或多個處理器；接口電路用于從電子設備的存儲器接收信號，并向處理器發送信號，信號包括存儲器中存儲的計算機指令，當處理器執行計算機指令時，使得電子設備執行本公開第一方面實施例中描述的方法。

13、本公開的第六方面實施例提出了一種計算機程序產品，包括計算機程序，計算機程序在被執行后實現本公開第一方面實施例中描述的方法。

14、綜上，根據本公開提出的網絡優化方法，通過獲取多個通信節點的通信數據，利用蟻群算法進行目標網絡路徑的搜索，提高網絡性能和可靠性；進一步的，使用人工智能技術，利用訓練好的入侵檢測模型對目標網絡路徑進行入侵檢測，進一步提高網絡安全性。

15、本公開提供的網絡優化方法、系統、電子設備及介質，能夠提高移動通信網絡性能和可靠性。

16、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。

技術特征：

1.一種網絡優化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多個通信節點的通信數據確定網絡時延距離矩陣包括：

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述網絡節點距離矩陣、所述網絡時延向量，確定所述網絡時延距離矩陣包括：

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述網絡時延距離矩陣，通過蟻群算法，確定目標網絡路徑包括：

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一加權系數矩陣，通過所述蟻群算法對所述網絡時延距離矩陣進行循環搜索包括：

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

8.一種網絡優化系統，其特征在于，所述系統包括獲取模塊、確定模塊、檢測模塊，

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

10.一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機指令用于使所述計算機執行如權利要求1-7中任一項所述的方法。

技術總結
本公開提供一種網絡優化方法、系統、電子設備、芯片及介質，通過獲取多個通信節點的通信數據，并基于多個通信節點的通信數據確定網絡時延距離矩陣；基于網絡時延距離矩陣，通過蟻群算法，確定目標網絡路徑；使用入侵檢測模型對目標網絡路徑進行入侵檢測，入侵檢測模型為使用訓練數據樣本對初始模型進行訓練得到的，訓練數據樣本為使用樣本模型對初始數據樣本進行標記得到的。通過蟻群算法對網絡進行優化，尋找目標路徑，以提高網絡的性能和可靠性，并通過訓練好的入侵檢測模型對目標路徑進行入侵檢測，進一步提高網絡入侵行為智能化檢測的高效性。

技術研發人員：劉飛,黃堃,劉婷,竇若彬,江瀅,全凱南,閻碩,劉諫未
受保護的技術使用者：中國移動通信集團天津有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28