[发明专利]一种采用深度学习机制的数据回放的测试方法及系统

摘要

本发明涉及通信数据回放解析领域，具体涉及一种采用深度学习机制的数据回放的测试方法及系统。通过本发明的采用深度学习机制的数据回放的测试方法，对于未收录在协议库中的数据格式和协议，经过拆分和不断自我学习与优化的过程，完善协议库。系统可以在非测试运行时间不断解析并分析样包，以方便在以后的测试项目当中更快的投入并执行任务。

主权项

1.通信测试过程中的未知格式协议数据的解析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：数据解析步骤：以缩写为s的Scope表示在每一个时间节点，需解析的协议所处的环境，以缩写为a的Action表示在每一个Scope中解析协议可以采取的动作，以缩写为r的Result表示每处理一个Scope系统就有会收到一个result反馈，以函数Q表示在状态s中采取动作a能够得到的最大r，通过迭代的方法不停地更新Q值，再不停地模拟采取各种动作，收到各种反馈，通过Q(s,a)+α[r+γarg maxa′Q(s′,a′)‑Q(s,a)]公式得出，Q(s,a)表示当前时间的动作，Q(s′，a′)表示下一个时间点的动作，学习参数γ为0<γ<1的常数，最后得出准确的Q值，并把这个Q值记录到规则库当中为Q1，继续按照此规则进行循环处理，产生Q2，Q3，当把未知协议中的所有内容都解析完成后，形成的一系列数组(Q1，Q2，Q3，Qn,……)，即为最终的协议内容，完成对未知规则数据的解析；随机学习步骤：经过解析的数据在以后的多次测试、实验当中不断的进行完善与随机学习，通过多次的解析而得出趋于稳定的Q值，所述随机学习包括以下步骤：对数据的协议进行解析，并与规则库中的所有协议进行比对，采集和协议库中已知内容条数m相同个数的样本，这样得到的采样集与协议内容样本的个数相同，但是样本内容不同，将采集到的数据(Q1，Q2，Q3，Qn,……)，与被解析的数据(Q1，Q2，Q3，Qn,……)进行比对，对相同的内容进行补充与替换，从而实现初步学习；剩下的未采集到的数据重复循环上述步骤。