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申请/专利权人：中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司
摘要：本发明涉及一种基于libpcap的5G网络XDR多维数据采集与治理方法，针对现有技术在处理5G网络数据采集和分析时的缺陷进行了优化和改进，利用libpcap进行数据采集，通过优化采集算法和增强处理能力，避免数据采集工具在捕获和分析数据时容易出现延迟或丢包现象。整合多维数据采集功能，更全面地捕获和分析5G网络中的各种数据类型。同时引入先进的数据治理和安全控制机制，提升了数据的安全性和管理效率。
主权项：1.一种基于libpcap的5G网络XDR多维数据采集与治理方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤S1：初始化5G网络数据环境识别，识别出5G网络中的关键节点，构建网络拓扑图，网络拓扑图辅助机器学习法对网络流量进行分类和识别关键数据流；步骤S2：根据5G网络特定的协议特性，对数据处理流程进行优化，初步得到清洗后的数据流，其中，所述优化包括改进的数据编码和解码机制、新的信令控制协议以及增强的安全特性；步骤S3：基于5G网络的高速特性，对libpcap工具进行集成和优化；步骤S4：利用步骤S3中集成和优化后的libpcap工具，对步骤S2中的数据流进一步进行处理，具体的，提取5G网络数据的关键字段，将关键字段转换成多维特征向量，输入到机器学习算法中，即在高维空间中寻找最优分割超平面，以最大化不同类别数据间的间隔，实现精确的分类；步骤S5：基于ApacheKafka构建数据处理模块，并利用ApacheFlink的时间窗口技术处理时间敏感数据，对5G网络数据的关键字段实时进行处理与分析；步骤S6：基于5G网络数据中的u8XdrId和vs8Imsi字段构建用户画像；步骤S7：利用数据血缘追踪技术，追踪数据处理过程中的来源以及流向，若发现数据处理过程中出现数据缺失或数据错误或数据重复，则继续回到步骤S4，重复步骤S4-步骤S6；步骤S8：将数据在步骤S2-步骤S7中各个处理阶段的流动以及转换过程进行记录并分析；步骤S9：将步骤S1-步骤S8中的数据进行审计以及回溯，确保数据的完整性、安全性以及合规性。
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权利要求：
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