一种电力物联网边缘侧网络设备的识别方法及系统与流程

本发明涉及网络探测，具体地涉及一种电力物联网边缘侧网络设备的识别方法及系统。

背景技术：

1、随着电力物联网技术的快速发展，边缘计算逐渐成为支撑物联网大规模应用的关键技术之一。在边缘计算架构中，边缘物联代理作为连接云端与终端设备的桥梁，扮演着至关重要的角色。然而，在实际应用中，边缘物联代理下的设备往往面临一个共同的问题：它们缺乏固定的ip地址。

2、传统的网络管理中，ip地址是识别和管理网络设备的核心标识。但在边缘计算环境下，特别是在一些复杂多变的物联网应用场景中，由于设备的移动性、网络环境的动态变化以及资源限制等因素，为边缘设备分配固定的ip地址变得极为困难。因此，如何有效地识别和管理这些没有固定ip地址的边缘设备，成为了一个亟待解决的问题。

3、由于缺乏ip地址作为明确的标识，边缘侧设备的类型以及它们与边缘物联代理之间的对应关系变得难以确定。这不仅增加了设备管理的复杂性，也降低了整个系统的可靠性和稳定性。例如，在智能家居场景中，各种传感器和执行器可能通过边缘物联代理与云端进行通信，但由于缺乏ip地址，无法准确地识别每个设备的类型和位置，从而难以实现精准的控制和管理。

4、此外，没有ip地址还使得设备的故障排查和维护变得更为困难。当设备出现问题时，由于无法直接通过ip地址定位到具体的设备，需要通过其他间接手段进行排查，这不仅增加了维护成本，也延长了故障恢复的时间。

5、因此，在边缘计算环境下，如何有效地解决边缘物联代理下设备没有ip地址的问题，实现设备的准确识别和管理，是当前物联网技术发展面临的重要挑战之一。

技术实现思路

1、本发明实施例的目的是提供一种电力物联网边缘侧网络设备的识别方法及系统，该识别方法及系统能够完成对边缘侧网络设备的探测和识别。

2、为了实现上述目的，本发明实施例提供一种电力物联网边缘侧网络设备的识别方法，包括：

3、获取边缘侧设备在时间和空间上的流量数据；

4、对所述流量数据进行编码，以得到降维特征向量；

5、对所述降维特征向量进行分类操作，以得到多个类别；

6、根据所述类别的特征和边缘侧设备的特征确定所述流量数据与边缘侧设备的对应关系。

7、可选地，获取边缘侧设备在时间和空间上的流量数据，包括：

8、向所述边缘侧设备发送多个探测包，并同时接收所述边缘侧设备反馈的响应数据；

9、分别从开放端口、协议响应和设备特性构建所述流量数据。

10、可选地，对所述降维特征向量进行分类操作，以得到多个类别，包括：

11、初始化中心点集合；

12、遍历每个所述降维特征向量，分别计算每个所述降维特征向量的预设范围内的其他降维特征向量的数量；

13、将预设范围内的其他降维特征向量的数量大于预设值的所述降维特征向量加入所述中心点集合中；

14、在所述中心点集合中确定最小生成树；

15、在所述最小生成树中删除长度大于预设长度的边，以得到多个子树；

16、将每个所述子树作为一个类别，以得到多个所述类别。

17、可选地，根据所述类别的特征和边缘侧设备的特征确定所述流量数据与边缘侧设备的对应关系，包括：

18、确定每个类别的中心特征；

19、将所述中心特征与所述边缘侧设备的特征进行比对，以确定所述对应关系；

20、判断所述对应关系的数量与所述边缘侧设备的数量的大小关系；

21、在判断所述对应关系的数量等于所述边缘侧设备的数量的情况下，确定识别完成。

22、可选地，根据所述类别的特征和边缘侧设备的特征确定所述流量数据与边缘侧设备的对应关系，包括：

23、在判断所述对应关系的数量小于所述边缘侧设备的数量的情况下，确定分类操作中未被分类的降维特征向量；

24、对所述降维特征向量执行低层次分类操作，以得到新的类别；

25、将新的所述类别和已生成的类别相加，并返回执行将所述中心特征与所述边缘侧设备的特征进行比对，以确定所述对应关系的步骤。

26、可选地，根据所述类别的特征和边缘侧设备的特征确定所述流量数据与边缘侧设备的对应关系，包括：

27、在判断所述对应关系的数量大于所述边缘侧设备的数量的情况下，更新分类操作的预设长度，并返回执行初始化中心点集合的步骤。

28、可选地，所述低层次分类操作的步骤与所述分类操作的步骤相同，但所述低层地分类操作的预设值和预设长度均小于所述分类操作的预设值和预设长度。

29、可选地，更新分类操作的预设长度包括：

30、根据公式(1)更新所述预设长度，

31、li+1＝li+1， (1)

32、其中，li+1为更新后的所述预设长度，li为更新前的所述预设长度。

33、另一方面，本发明还提供一种电力物联网边缘侧网络设备的识别系统，所述识别系统包括处理器，所述处理器用于执行如上述任一所述的识别方法。

34、再一方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有指令，所述指令用于被机器读取以使得所述机器执行如上述任一所述的识别方法。

35、通过上述技术方案，本发明实施方式提供了一种电力物联网边缘侧网络设备的识别方法及系统，该识别方法及系统通过流量特征和边缘侧设备在数量和类型上的特征进行匹配，从而完成对边缘侧设备的识别。相较于现有技术而言，本发明提供的识别方法及系统仅通过对流量特征的分类操作和边缘侧设备类型的匹配即可完成对边缘侧设备的识别，具有更高的探测效率和识别效率。

36、本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

技术特征：

1.一种电力物联网边缘侧网络设备的识别方法，其特征在于，所述分类方法包括：

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，获取边缘侧设备在时间和空间上的流量数据，包括：

3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，对所述降维特征向量进行分类操作，以得到多个类别，包括：

4.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，根据所述类别的特征和边缘侧设备的特征确定所述流量数据与边缘侧设备的对应关系，包括：

5.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，根据所述类别的特征和边缘侧设备的特征确定所述流量数据与边缘侧设备的对应关系，包括：

6.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，根据所述类别的特征和边缘侧设备的特征确定所述流量数据与边缘侧设备的对应关系，包括：

7.根据权利要求5所述的识别方法，其特征在于，所述低层次分类操作的步骤与所述分类操作的步骤相同，但所述低层地分类操作的预设值和预设长度均小于所述分类操作的预设值和预设长度。

8.根据权利要求6所述的识别方法，其特征在于，更新分类操作的预设长度包括：

9.一种电力物联网边缘侧网络设备的识别系统，其特征在于，所述识别系统包括处理器，所述处理器用于执行如权利要求1至8任一所述的识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有指令，所述指令用于被机器读取以使得所述机器执行如权利要求1至8任一所述的识别方法。

技术总结本发明实施例提供一种电力物联网边缘侧网络设备的识别方法及系统，属于网络探测技术领域。所述识别方法包括：获取边缘侧设备在时间和空间上的流量数据；对所述流量数据进行编码，以得到降维特征向量；对所述降维特征向量进行分类操作，以得到多个类别；根据所述类别的特征和边缘侧设备的特征确定所述流量数据与边缘侧设备的对应关系。该识别方法及系统通过流量特征和边缘侧设备在数量和类型上的特征进行匹配，从而完成对边缘侧设备的识别。相较于现有技术而言，本发明提供的识别方法及系统仅通过对流量特征的分类操作和边缘侧设备类型的匹配即可完成对边缘侧设备的识别，具有更高的探测效率和识别效率。技术研发人员：马东娟,李瑞,刘泽辉,杨华,刘珊,郑惠萍,杜林,靳鑫,刘恒旺受保护的技术使用者：国网山西省电力公司电力科学研究院技术研发日：技术公布日：2024/7/18