本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)安全，尤其涉及一種主動式網(wǎng)絡(luò)性能探測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

1、
背景技術(shù)：

2、隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等前沿技術(shù)的迅猛崛起與深度融合，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境已邁入一個前所未有的復(fù)雜與動態(tài)新時代。這些技術(shù)不僅極大地推動了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐，同時也對網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測提出了更為嚴(yán)苛的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測手段，受限于其被動式的數(shù)據(jù)流量分析模式，正逐漸暴露出諸多局限性，難以滿足現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)對于高效性、實(shí)時性和智能化的迫切需求。這些手段往往只能在問題發(fā)生后進(jìn)行事后分析，存在顯著的監(jiān)測滯后性，且因數(shù)據(jù)采樣頻率和覆蓋范圍的限制，導(dǎo)致監(jiān)測結(jié)果既不全面也不準(zhǔn)確。

3、現(xiàn)有技術(shù)存在以下問題：

4、監(jiān)測滯后性與精度缺失：傳統(tǒng)的被動監(jiān)測方式，如基于日志分析或定期的網(wǎng)絡(luò)掃描，其固有的數(shù)據(jù)收集與分析延遲，使得網(wǎng)絡(luò)性能的實(shí)時狀態(tài)難以被即時捕捉。這種滯后性不僅影響了問題的及時發(fā)現(xiàn)，也阻礙了快速響應(yīng)與故障排查的效率，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量大打折扣。

5、覆蓋盲區(qū)與數(shù)據(jù)稀疏性：由于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的復(fù)雜性和流量的不均衡分布，部分網(wǎng)絡(luò)區(qū)域或特定時段(如高峰時段)的數(shù)據(jù)可能因監(jiān)測設(shè)備部署不足或策略不當(dāng)而缺失，造成監(jiān)測結(jié)果的片面性和不完整性。這種數(shù)據(jù)稀疏性嚴(yán)重影響了對網(wǎng)絡(luò)整體性能的全面評估和優(yōu)化決策的制定。

6、智能化與自動化水平的不足：面對海量且多變的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)方法缺乏高效的智能化分析工具和自動化處理機(jī)制。它們無法自動識別網(wǎng)絡(luò)中的異常行為、預(yù)測潛在的故障點(diǎn)或進(jìn)行資源的動態(tài)優(yōu)化配置，導(dǎo)致運(yùn)維成本高昂且效率低下。

7、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的適應(yīng)性差：在多云、混合云、邊緣計(jì)算以及5g等新興技術(shù)構(gòu)建的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)生態(tài)中，傳統(tǒng)監(jiān)測方法的有效性顯著下降。這些環(huán)境不僅要求監(jiān)測系統(tǒng)具備高度的靈活性和可擴(kuò)展性，還需要能夠跨平臺、跨域地進(jìn)行協(xié)同監(jiān)測與智能分析，而這是傳統(tǒng)手段所難以企及的。

8、綜上所述，為了解決上述難題，亟需一種更加先進(jìn)、智能且全面的網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測方案，以適應(yīng)未來網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的發(fā)展需求，確保網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的穩(wěn)定、高效與可持續(xù)發(fā)展。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述問題，本發(fā)明提出一種主動式網(wǎng)絡(luò)性能探測方法及系統(tǒng)，通過集成人工智能、大數(shù)據(jù)分析以及先進(jìn)的路由策略，可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能的深度、實(shí)時、智能化探測，為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、故障預(yù)測、資源動態(tài)分配和網(wǎng)絡(luò)安全提供全面支持。

2、本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

3、一種主動式網(wǎng)絡(luò)性能探測方法，包括：

4、基于監(jiān)測需求和歷史數(shù)據(jù)，生成不同類型的探測包；

5、基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?shí)時流量和監(jiān)測需求，選擇最佳路由路徑和發(fā)送策略，將探測包發(fā)送到目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中；

6、在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署分布式響應(yīng)數(shù)據(jù)收集模塊，實(shí)時捕獲探測包的響應(yīng)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步處理；

7、基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對初步處理后的響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和智能分析，提取關(guān)鍵性能指標(biāo)和異常模式，生成性能優(yōu)化方案和資源分配策略。

8、進(jìn)一步地，所述基于監(jiān)測需求和歷史數(shù)據(jù)，生成不同類型的探測包，包括：

9、設(shè)置探測包格式和校驗(yàn)算法，所述探測包的包頭內(nèi)容包括類型字段、優(yōu)先級字段、時間戳字段和校驗(yàn)碼字段；

10、利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時監(jiān)測需求，生成不同類型的探測包，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況動態(tài)調(diào)整探測包的生成頻率；

11、根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的安全級別和探測包的敏感程度，動態(tài)選擇加密算法；采用動態(tài)密鑰管理機(jī)制，確保每個探測包的加密密鑰不同。

12、進(jìn)一步地，所述基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?shí)時流量和監(jiān)測需求，選擇最佳路由路徑和發(fā)送策略，將探測包發(fā)送到目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中，包括：

13、智能路由選擇：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?shí)時流量和監(jiān)測需求，通過路由算法選擇最佳路由路徑；實(shí)時監(jiān)控目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中的流量變化，動態(tài)調(diào)整探測包的發(fā)送路徑，并定期更新路由表；

14、動態(tài)調(diào)度與負(fù)載均衡：采用負(fù)載均衡算法使探測包在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中均勻分布，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況動態(tài)調(diào)整探測包的發(fā)送順序和頻率，且高優(yōu)先級的探測包在網(wǎng)絡(luò)擁塞時優(yōu)先發(fā)送；

15、自適應(yīng)發(fā)送頻率調(diào)整：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況和監(jiān)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整探測包的發(fā)送頻率，在高負(fù)載時降低頻率，在低負(fù)載時增加頻率。

16、進(jìn)一步地，所述在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署分布式響應(yīng)數(shù)據(jù)收集模塊，實(shí)時捕獲探測包的響應(yīng)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步處理，包括：

17、分布式數(shù)據(jù)收集：在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的各個關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署分布式響應(yīng)數(shù)據(jù)收集模塊，并覆蓋目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的所有關(guān)鍵路徑，實(shí)時捕獲探測包的響應(yīng)數(shù)據(jù)；

18、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對收集到的響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、聚合和格式化，并將清洗后的數(shù)據(jù)格式化為統(tǒng)一的格式；

19、實(shí)時傳輸與分布式存儲：采用消息隊(duì)列技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時傳輸，并采用分布式數(shù)據(jù)庫存儲響應(yīng)數(shù)據(jù)。

20、進(jìn)一步地，所述基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對初步處理后的響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和智能分析，提取關(guān)鍵性能指標(biāo)和異常模式，生成性能優(yōu)化方案和資源分配策略，包括：

21、深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析：采用深度學(xué)習(xí)算法對處理后的響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和智能分析，包括延遲分析、帶寬分析和丟包率分析；利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對海量響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析，提取關(guān)鍵性能指標(biāo)；

22、實(shí)時評估與故障預(yù)警：實(shí)時評估網(wǎng)絡(luò)性能，生成性能報告；通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型識別潛在的性能瓶頸、故障點(diǎn)和安全風(fēng)險，并發(fā)出預(yù)警；

23、性能優(yōu)化建議：根據(jù)分析結(jié)果自動生成優(yōu)化建議，當(dāng)檢測到某條路徑延遲高于閾值時建議調(diào)整路由策略，當(dāng)檢測到帶寬不足時建議增加帶寬，當(dāng)檢測到資源分配不均衡時建議重新分配資源。

24、一種主動式網(wǎng)絡(luò)性能探測系統(tǒng)，包括：

25、智能探測包生成模塊，被配置為基于監(jiān)測需求和歷史數(shù)據(jù)，生成不同類型的探測包；

26、動態(tài)路由與發(fā)送模塊，被配置為基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、?shí)時流量和監(jiān)測需求，選擇最佳路由路徑和發(fā)送策略，將探測包發(fā)送到目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中；

27、分布式響應(yīng)數(shù)據(jù)收集模塊，被配置在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，實(shí)時捕獲探測包的響應(yīng)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步處理；

28、智能性能分析模塊，被配置為基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對初步處理后的響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和智能分析，提取關(guān)鍵性能指標(biāo)和異常模式，生成性能優(yōu)化方案和資源分配策略。

29、進(jìn)一步地，所述智能探測包生成模塊中，基于監(jiān)測需求和歷史數(shù)據(jù)，生成不同類型的探測包，包括：

30、設(shè)置探測包格式和校驗(yàn)算法，所述探測包的包頭內(nèi)容包括類型字段、優(yōu)先級字段、時間戳字段和校驗(yàn)碼字段；

31、利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時監(jiān)測需求，生成不同類型的探測包，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況動態(tài)調(diào)整探測包的生成頻率；

32、根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的安全級別和探測包的敏感程度，動態(tài)選擇加密算法；采用動態(tài)密鑰管理機(jī)制，確保每個探測包的加密密鑰不同。

33、進(jìn)一步地，所述動態(tài)路由與發(fā)送模塊中，基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、?shí)時流量和監(jiān)測需求，選擇最佳路由路徑和發(fā)送策略，將探測包發(fā)送到目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中，包括：

34、智能路由選擇：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、?shí)時流量和監(jiān)測需求，通過路由算法選擇最佳路由路徑；實(shí)時監(jiān)控目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中的流量變化，動態(tài)調(diào)整探測包的發(fā)送路徑，并定期更新路由表；

35、動態(tài)調(diào)度與負(fù)載均衡：采用負(fù)載均衡算法使探測包在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中均勻分布，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況動態(tài)調(diào)整探測包的發(fā)送順序和頻率，且高優(yōu)先級的探測包在網(wǎng)絡(luò)擁塞時優(yōu)先發(fā)送；

36、自適應(yīng)發(fā)送頻率調(diào)整：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況和監(jiān)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整探測包的發(fā)送頻率，在高負(fù)載時降低頻率，在低負(fù)載時增加頻率。

37、進(jìn)一步地，所述分布式響應(yīng)數(shù)據(jù)收集模塊中，在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署分布式響應(yīng)數(shù)據(jù)收集模塊，實(shí)時捕獲探測包的響應(yīng)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步處理，包括：

38、分布式數(shù)據(jù)收集：在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的各個關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署分布式響應(yīng)數(shù)據(jù)收集模塊，并覆蓋目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的所有關(guān)鍵路徑，實(shí)時捕獲探測包的響應(yīng)數(shù)據(jù)；

39、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理：利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對收集到的響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、聚合和格式化，并將清洗后的數(shù)據(jù)格式化為統(tǒng)一的格式；

40、實(shí)時傳輸與分布式存儲：采用消息隊(duì)列技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時傳輸，并采用分布式數(shù)據(jù)庫存儲響應(yīng)數(shù)據(jù)。

41、進(jìn)一步地，所述智能性能分析模塊中，基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對初步處理后的響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和智能分析，提取關(guān)鍵性能指標(biāo)和異常模式，生成性能優(yōu)化方案和資源分配策略，包括：

42、深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析：采用深度學(xué)習(xí)算法對處理后的響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和智能分析，包括延遲分析、帶寬分析和丟包率分析；利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對海量響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析，提取關(guān)鍵性能指標(biāo)；

43、實(shí)時評估與故障預(yù)警：實(shí)時評估網(wǎng)絡(luò)性能，生成性能報告；通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型識別潛在的性能瓶頸、故障點(diǎn)和安全風(fēng)險，并發(fā)出預(yù)警；

44、性能優(yōu)化建議：根據(jù)分析結(jié)果自動生成優(yōu)化建議，當(dāng)檢測到某條路徑延遲高于閾值時建議調(diào)整路由策略，當(dāng)檢測到帶寬不足時建議增加帶寬，當(dāng)檢測到資源分配不均衡時建議重新分配資源。

45、本發(fā)明的有益效果在于：

46、深度監(jiān)測：通過智能探測包和深度學(xué)習(xí)算法，能夠深入洞察網(wǎng)絡(luò)性能的細(xì)微變化，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能的深度監(jiān)測和智能化分析。這些智能探測包能夠主動探測網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法的強(qiáng)大分析能力，精準(zhǔn)識別網(wǎng)絡(luò)中的潛在問題和性能瓶頸。

47、實(shí)時性：利用先進(jìn)的動態(tài)路由技術(shù)和實(shí)時數(shù)據(jù)處理技術(shù)，確保監(jiān)測數(shù)據(jù)能夠即時反饋網(wǎng)絡(luò)性能的最新狀態(tài)，從而大大提升了監(jiān)測結(jié)果的實(shí)時性和準(zhǔn)確性，這種實(shí)時性對于快速響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)故障、保障業(yè)務(wù)連續(xù)性至關(guān)重要。

48、全面性：深度監(jiān)測方案覆蓋網(wǎng)絡(luò)的所有關(guān)鍵路徑和節(jié)點(diǎn)，無論是核心設(shè)備還是邊緣節(jié)點(diǎn)，都能實(shí)現(xiàn)全面、無遺漏的監(jiān)測，這種全面性確保了網(wǎng)絡(luò)性能的全方位掌控，有效避免了因監(jiān)測盲區(qū)導(dǎo)致的潛在風(fēng)險。

49、智能化：深度監(jiān)測方案集成了人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠自動分析網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)，提供智能化的性能評估、預(yù)測和優(yōu)化建議。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能夠不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化監(jiān)測策略，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)和高效的性能管理，這種智能化不僅提升了運(yùn)維效率，還降低了人為干預(yù)的風(fēng)險，為網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運(yùn)行提供了有力保障。

50、綜上所述，本發(fā)明通過集成人工智能、大數(shù)據(jù)分析和先進(jìn)路由策略，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)性能的深度、實(shí)時、智能化探測，不僅提高了網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測的準(zhǔn)確性和實(shí)時性，還為網(wǎng)絡(luò)管理員提供了智能化的決策依據(jù)和優(yōu)化方案，有助于提升網(wǎng)絡(luò)的整體性能、用戶體驗(yàn)和安全性。因此，本發(fā)明具有顯著的技術(shù)優(yōu)勢和廣闊的應(yīng)用前景，是現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下不可或缺的網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測與分析工具。