[发明专利]基于知识图谱技术面向动态网络智能网络态势感知系统

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱技术面向动态网络智能网络态势感知系统，包括态势感知节点、网络态势感知融合中心和网络态势感知应用。本发明提出一种基于知识图谱技术面向5G动态网络智能网络态势感知系统，解决5G通信时代智能化的灵动动态网络时代，掌控传送网承载网络分布、各类型子网交织关系、网络流量走向、网络负载、网络路径以及网元实体信息等整体网络态势感知，满足建设优化、运营维护、网络安全和网络监管急需的多视角可视化动态感知的网络图谱知识信息。

技术领域

本发明属于网络态势感知技术领域，具体涉及一种基于知识图谱技术面向动态网络智能网络态势感知系统。

背景技术

目前，网络态势感知技术热点在伴随网络设备的状态收集监控感知管理，属于网管系统设备范畴。如在一篇申请号为“201811409929.4”的中国专利申请文件中公开了一种基于网络态势感知的智能网络管理方法，其适用针对性机房的网络设备的状态感知及其管理维护。

当前5G通信时代，any to any泛连接、SNP网络切片接入网、传送管道云化、泛智能full mesh，在软件定义网络SDN的技术推广应用下。通信网络正在进入智能化的灵动动态网络时代，IP互联网、专网、信令网及各种企业集团专网络随时随地的接入便利。蓝图规划承载网络转入随需变化承载网络给网络的建设优化、运营维护和网络安全监控管理带来网络状态认知的困难。

发明内容

本发明的目的在于，为克服现有技术缺陷，提供了一种基于知识图谱技术面向动态网络智能网络态势感知系统。

本发明目的通过下述技术方案来实现：一种基于知识图谱技术面向动态网络智能网络态势感知系统，包括态势感知节点、网络态势感知融合中心和网络态势感知应用；

所述态势感知节点基于网络传感节点数据抽取并完成知识转换加工处理，完成网络态势传感节点布局网路态势感知构建局部网络态势知识图谱库；

所述网络态势感知融合中心基于组网各网络传感节点生成的局部网络态势知识图谱模型进行知识图谱库融合消歧处理、推理分析补全构建网络态势知识图谱模型；调研分析完成标准化网络态势知识图谱本体模型制定；同时具备网络态势知识图谱数据共享、网络态势变化预警分析,网络推理分析服务，并进行态势感知节点组网管理；

所述网络态势感知应用用于提供可视化配置本体知识创建,网络图谱关系以及网络态势信息展示，网络实体网元节点信息分析与预警应用服务系统。

进一步地：所述网络态势知识图谱模型基于本体模型构建，所述网络态势知识图谱模型对象实体网元知识包括链路、网络、会话协议参数属静态性，流量、故障频次、关联网元、关联地域动态属性；所述网络态势知识图谱模型对象实体网元交织关系知识包括线路、端口、交互协流量、承载业务属性。

进一步地：所述数据抽取及知识转化具体为：通过知识抽取，可以从原始数据中提取出网元实体、关系与属性知识要素，再通过知识加工，最终获得结构化、网络化的知识体系，所述知识加工包括：知识表示、知识推理、知识更新和质量评估。

进一步地：所述知识表示可采用人工编辑的方式手动构建，也可以以数据驱动的自动化方式构建本体，所述自动化方式包含3个阶段：实体并列关系相似度计算、实体上下位关系抽取以及本体的生成。

进一步地：所述知识推理指从知识库中已有的实体网元关系数据出发，进行计算机推理，建立实体网元间的新关联，从而拓展和丰富知识网络网元。

进一步地：所述知识推理方法利用3大类：本体推理，基于规则的推理和基于图的推理。

进一步地：所述知识更新包括概念层的更新和数据层的更新，概念层的更新是指新增Schema数据后获得了新的概念，需要自动将新的概念添加到知识库的概念层中；数据层的更新主要是新增或更新实体、关系、属性值；对数据层进行更新需要考虑数据源的可靠性、数据的一致性，并选择在各数据源中出现频率高的事实和属性加入知识库。