申请/专利权人：清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司

申请日：2022-03-14

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN114650260B

主分类号：H04L47/32

分类号：H04L47/32;H04L47/27;H04L47/2441;H04L47/283;H04L41/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.12#授权;2022.07.08#实质审查的生效;2022.06.21#公开

摘要：本公开关于一种网络丢包类型识别方法、网络丢包类型识别模型的生成方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品，当检测到网络中的丢包信号时，则获取发送目标数据包之前预设时间段内用于表征网络状态的网络特征参数，并将网络特征参数输入预先训练的网络丢包类型识别模型中进行识别，从而得到丢包信号对应的丢包类型，其中，网络特征参数是对采集的用于表征网络状态的时序数组进行特征统计后提取的统计特征数据。由于本实施例中的网络丢包类型识别模型是基于真实网络环境下采集的网络特征样本参数训练得到的机器学习模型，其能够学习到不同网络状态下的丢包特征，从而能够基于网络特征参数准确识别网络中的丢包类型。

主权项：1.一种网络丢包类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：当检测到网络中的丢包信号时，获取发送目标数据包之前预设时间段内用于表征网络状态的网络特征参数，所述目标数据包是与所述丢包信号所对应的丢失的数据包，所述网络特征参数是对采集的用于表征网络状态的时序数组进行特征统计后提取的统计特征数据；将所述网络特征参数输入预先训练的网络丢包类型识别模型中进行识别，得到所述丢包信号对应的丢包类型；所述预设时间段包括至少两个往返时延；所述获取发送目标数据包之前预设时间段内用于表征网络状态的网络特征参数，包括：根据至少两个往返时延，获取发送目标数据包之前每个往返时延内表征网络状态的时序数组,所述往返时延为从发送端发送数据包开始，到发送端收到来自接收端的确收报文之间的时长,所述确收报文是所述接收端接收到所述数据包时返回的确认信息；提取每个往返时延内表征网络状态的时序数组中的统计特征；根据提取的所述统计特征获取至少两个往返时延之间的差异特征；根据提取的所述统计特征以及所述差异特征生成对应的网络特征参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司 网络丢包类型识别方法、装置及电子设备

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