CN111698339A - 一种ipv6网络定位方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种IPV6网络定位方法,包括:获取目标设备的唯一标识;基于预设网络区域,建立目标设备、预设网络区域中的目标网络、与目标设备对应的目标基站之间的连接关系;基于云端服务器,并根据建立的连接关系和预先设定的IPV6协议,获取具有唯一标识的目标设备的第一地址;基于预先存储的查找表,查找第一地址相匹配的第二地址,并根据第二地址实现对目标设备的网络定位。用以基于IPV6协议,获取其对应网络区域中的电子设备的IPV6地址,来实现对电子设备的精准定位。

Description

一种IPV6网络定位方法及装置
技术领域
本发明涉及网络通信技术领域,特别涉及一种IPV6网络定位方法及装置。
背景技术
在日常工作中不可避免碰到各种网络问题,有些问题的定位和处理可能花费较多时间。快速定位和解决网络问题可以加快开发测试环境的建立。其中,以网络定位为切入点,其在网络定位过程中一般采用IPV6或者IPV4进行定位,其中,IPV6是指互联网协议第6版(Internet Protocol Version 6,IPV6),其是互联网工程任务组设计的用于替代IPV4的下一代互联网协议,其地址的数量号称可以为全世界的每一粒沙子编上一个地址。由于IPV4最大的问题在于地址资源有限,严重制约了互联网的应用和发展,而IPV6的使用不仅能解决地址资源有限的问题,而且也能解决多种接入设备接入互联网的障碍,使万物互联成为可能,因此,基于IPV6的有益效果研究IPV6网络定位就尤为重要。
发明内容
本发明提供一种IPV6网络定位方法及装置,用以基于IPV6协议,获取其对应网络区域中的电子设备的IPV6地址,来实现对电子设备的精准定位。
本发明实施例提供一种IPV6网络定位方法,包括:
获取目标设备的唯一标识;
基于预设网络区域,建立目标设备、预设网络区域中的目标网络、与所述目标设备对应的目标基站之间的连接关系;
基于云端服务器,并根据建立的所述连接关系和预先设定的IPV6网络协议,获取具有唯一标识的所述目标设备的第一地址;
基于预先存储的查找表,查找所述第一地址相匹配的第二地址,并根据所述第二地址实现对所述目标设备的网络定位。
在一种可能实现的方式中,所述获取目标设备的唯一标识的步骤包括:
配置所述唯一标识到所述目标设备;
基于所述云端服务器向所述目标设备发送第一访问请求;
所述目标设备基于所述第一访问请求,向所述云端服务器发送与所述第一访问请求相关的所配置的唯一标识,同时,对所述唯一标识进行记录,并存储。
在一种可能实现的方式中,基于预设网络区域,建立目标设备、预设网络区域中的目标网络、与所述目标设备对应的目标基站之间的连接关系的过程中,还包括:
当所述目标设备与预设网络区域中的目标网络、与所述目标设备对应的目标基站中的任一个建立连接关系时,确定所述目标设备是否可成功建立连接关系;
若是,向所述目标设备发送第一目标信号;
否则,从当前所建立的连接关系中进行连接关系切换,并向所述目标设备发送第二目标信号。
在一种可能实现的方式中,基于云端服务器,获取具有唯一标识的所述目标设备的第一地址的步骤包括:
基于所述云端服务器,获取所述目标设备在预设时间段内基于与所述预设网络区域相关的预设承载网络的第二访问请求的访问次数;
判断所述目标设备每次所述第二访问请求的请求信息,并基于所述请求信息确定所述目标设备所处的定位信息,同时,对获取的所有定位信息进行判断,并判断所有所述定位信息是否在预设范围内;
若是,确定所有定位信息中的基于目标网络构成的所述目标设备的一级定位区域、基于基站构成的所述目标设备的二级定位区域,确定所述第一定位区域与二级定位区域之间的相关关系,并根据确定的相关关系判定获取的所述目标设备的所有定位信息的合法性,且基于与所述预设时间段相关的时间戳对合法的所述定位信息进行依次记录;
否则,获取未在预设范围内的定位信息,并确定在预设时间段内,获取的未在预设范围内的定位信息与在所述预设范围内的定位信息之间的定位相关度,若所述定位相关度大于或等于预设相关度,则,判定获取的未在预设范围内的定位信息合法;
若所述定位相关度小于所述预设相关度,则,判定获取的未在预设范围内的定位信息不合法;
基于所述云端服务器,获取所有合法的所述定位信息,并获取综合定位信息,且将所述综合定位信息作为具有唯一标识的所述目标设备的第一地址;
所述第二访问请求信息是指,所述目标设备的目标用户在基于所述目标设备在预设平台进行浏览时,对应的浏览访问请求。
在一种可能实现的方式中,根据建立的所述连接关系和预先设定的IPV6网络协议,获取具有唯一标识的所述目标设备的第一地址的过程中,还包括:
获取与所述目标设备相关的IPV6节点,并对所述IPV6节点在移动过程中所使用的转交地址序列进行动态追踪,获取新的IPV6节点,并构建成IPV6集群;
当所述目标设备的目标用户在预设平台进行浏览之前,对所述目标用户进行目标认证,当认证成功后,基于所述IPV6集群,自动向认证成功的相关的目标设备分配相应的IPV6节点。
在一种可能实现的方式中,在自动向认证成功的相关的目标设备分配相应的IPV6节点之后,还包括:
基于预先训练好的IPV6通信模型,并根据分配的相应的IPV6节点,对所述IPV6节点进行节点定位;
根据节点定位结果,确定所述IPV6节点在所述预设网络区域中的目标区域,并根据所述目标区域,确定所述IPV6节点的地理位置。
在一种可能实现的方式中,还包括:
记录在预设网络区域中所述目标用户基于所述目标设备在预设平台进行浏览的浏览次数,并对每个所述目标用户在不同预设平台的浏览时长进行记录;
当记录的浏览次数小于预设次数时,基于所述预设网络区域,可连接新的目标设备,并供所述新的目标设备的目标用户进行浏览;
当浏览次数等于预设数据时,基于所述预设网络区域,根据记录的已连接的所述目标设备的目标用户的浏览时长,确定浏览时长中所述目标用户每帧的当前浏览状态;
同时,基于所述预设网络区域,且当有新的目标设备请求基于所述预设平台进行浏览时,根据确定的已连接的所述目标设备在浏览时长中所述目标用户每帧的当前浏览状态,自动确定已连接的所述目标设备是否断开;
若断开,实现基于所述预设网络区域所述新的目标设备的连接,并将断开的所述目标设备的地址信息赋予到请求浏览的所述新的目标设备上;
否则,对基于预设网络区域中的已连接的剩余目标设备对应的目标用户的当前浏览状态进行确定,并继续执行后续操作。
在一种可能实现的方式中,根据所述第二地址实现对所述目标设备的网络定位之后,还包括:
基于所述预设网络区域中的目标网络,对所述目标设备发送的目标数据进行截取存储,并确定所述目标数据的截取容量,当所述截取容量低于预设容量时,将所述目标数据传输到云端服务器;
否则,对截取存储的目标数据进行预切割处理,获得若干个子切割区域,且每个子切割区域中存储有对应的目标数据;
通过对每个子切割区域的目标数据进行预处理,确定所述目标数据所包含的数据类型与所述数据类型对应的数据信息,进而确定对应的所述目标数据的数据比特值s;
基于所述数据比特值s,确定对应的所述子切割区域的区域熵值X;
Figure BDA0002450630730000051
其中,Δu表示所述子切割区域的区域比特值的微量变换函数,且取值范围为[0,0.5];
获取区域熵值X大于预设熵值的所有子切割区域,并构建成新的目标数据,同时基于所述目标设备将所述新的目标数据传输到云端服务器。
在一种可能实现的方式中,所述预先训练好的IPV6通信模型,训练模型包括如下步骤:
步骤A1,构建IPV6通信数据,其过程如下:
Figure BDA0002450630730000052
其中,X为IPV6通信数据的总数据,x1代表特征地址自动匹配,x2代表特征流标签识别识别数据流,x3代表多报文头嵌套实现扩展特征,m代表训练模型收集的IPV6通信数据的数量,a代表特征x1,x2,x3所转换成的具体数值;
步骤A2,根据上述IPV6通信数据进行模型训练,其过程如下:
Figure BDA0002450630730000053
Figure BDA0002450630730000054
Figure BDA0002450630730000055
其中,X代表IPV6通信数据的总数据,E(X)代表IPV6通信总数据的均值,Var(X)代表IPV6通信总数据的方差,w1代表模型第一层的参数,b1代表模型第一层的偏执,w2代表模型第二层的参数,b2代表模型第二层的偏执,h1代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值,h2代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值;
步骤A3,根据上述模型选用的代价函数表达式如下:
Figure BDA0002450630730000061
其中,J代表损失,m代表训练模型收集的IPV6通信数据的数量,h2代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值,y代表IPV6通信数据的真实值;
步骤A4,根据上述步骤,对其模型进行训练步骤如下:
Figure BDA0002450630730000062
Figure BDA0002450630730000063
Figure BDA0002450630730000064
Figure BDA0002450630730000065
其中,m代表训练模型收集的IPV6通信数据的数量,T代表对其矩阵进行转置操作,y代表IPV6通信数据的真实值,h2代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值,X为IPV6通信数据的总数据,h1代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值,dw1代表反向训练了过程反向传播第一层的参数,db1代表反向训练了过程反向传播第一层的偏执,dw2代表反向训练了过程反向传播第二层的参数,db2代表反向训练了过程反向传播第二层的偏执;
步骤A5,根据上述步骤进行一下参数更新,其步骤如下:
w1=w1-α*dw1
b1=b1-α*db1
w2=w2-α*dw2
b2=b2-α*db2
其中,dw1代表反向训练了过程反向传播第一层的参数,db1代表反向训练了过程反向传播第一层的偏执,dw2代表反向训练了过程反向传播第二层的参数,db2代表反向训练了过程反向传播第二层的偏执,α代表学习率一般初始设置为0.01,w1模型更新后的第一层的参数,b1代表更新后的模型第一层的偏执,w2代表更新后的模型第二层的参数,b2代表更新后的模型第二层的偏执。
当参数w1,b1,w2,b2,α训练到一定的值时,使损失J降到最小,预训练模型达到最优效果。
有益效果:利用以上算法采用了深度学习技术,使用神经网络模仿人脑进行参数的训练拟合,可以预先训练好的IPV6通信模型;采用交叉熵函数使得预测的IPV6通信数据与真实的IPV6通信数据的误差率更小,可以使机器代替人脑进行数据回归操作,可以达到同步效果,模型训练好,这样的选择的预训练模型也是最优的,可以大大节省后期项目的时间,为后期深度学习项目打下了良好的基础。
本发明实施例提供一种IPV6网络定位装置,包括:
获取模块,用于获取目标设备的唯一标识;
建立模块,用于基于预设网络区域,建立目标设备、预设网络区域中的目标网络、与所述目标设备对应的目标基站之间的连接关系;
云端服务器,用于根据所述建立模块建立的所述连接关系和预先设定的IPV6网络协议,获取所述获取模块获取的具有唯一标识的所述目标设备的第一地址;
所述云端服务器,还用于基于预先存储的查找表,查找所述第一地址相匹配的第二地址,并根据所述第二地址实现对所述目标设备的网络定位。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明实施例中一种IPV6网络定位方法的流程图;
图2为本发明实施例中IP地址的具体实施例图;
图3为本发明实施例中与预设范围相关的具体实施例图;
图4为本发明实施例中一种IPV6网络定位装置的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明实施例提供一种IPV6网络定位方法,如图1所示,包括:
步骤1:获取目标设备的唯一标识;
步骤2:基于预设网络区域,建立目标设备、预设网络区域中的目标网络、与所述目标设备对应的目标基站之间的连接关系;
步骤3:基于云端服务器,并根据建立的所述连接关系和预先设定的IPV6网络协议,获取具有唯一标识的所述目标设备的第一地址;
步骤4:基于预先存储的查找表,查找所述第一地址相匹配的第二地址,并根据所述第二地址实现对所述目标设备的网络定位。
上述连接关系包括:目标设备与预设网络区域中的目标网络的第一连接关系、目标设备与对应的目标基站之间的第二连接关系、目标基站与预设网络区域中的目标网络之间的第三连接关系,如电子设备与由路由器构成的网络区域的连接关系,如wifi、电子设备与对应基站构成的网络区域的连接关系,如,流量、基站与4G路由器之间的连接关系,如,在4G路由器上插入SIM卡,实现与基站的通信连接。通过确定上述三者之间的连接关系,便于有效的确定出其第一地址,提高确定第一地址的准确性。
上述目标设备,可以是移动设备,或者电子设备等,可以连接上区域网络的设备;
其中,第一地址可以是指IP地址,且IP地址包括:单播地址、组播地址和任意点播地址,其中,对应的单播是指具有一个单接口的标识符,送往一个单播地址的包将被传送至该地址标识的接口上;对应的泛播是指具有一组接口(一般属于不同节点)的标识符,送往一个泛播地址的包将被传送至该地址标识的接口之一(根据选路协议对于距离的计算方法选择最近的一个);对应的组播是指具有一组接口(一般属于不同节点)的标识符,送往一个组播地址的包将被传送至有该地址标识的所有接口上。
其中,以单播地址为例,单播地址标识了一个单独的IPv6接口,且单播地址对应的节点可以具有多个IPv6网络接口,每个接口必须具有一个与之相关的单播地址,单播地址可被认为包含了一段信息,这段信息被包含在128位字段中,该地址可以完整地定义一个特定的接口。此外,地址中数据可以被解释为多个小段的信息,当所有的信息被放在一起后,将构成标识一个节点接口的128位地址。
且,IPv6地址本身可以为节点提供关于其结构的或多或少的信息,这主要根据是由谁来观察这个地址以及观察什么。例如,节点可能只需简单地了解整个128位地址是一个全球唯一的标识符,而无须了解节点在网络中是否存在,另一方面,路由器可以通过该地址来决定,地址中的一部分标识了一个特定网络或子网上的一个唯一节点。例如,一个IPv6单播地址可看成是一个两字段实体,其中一个字段用来标识网络,而另一个字段则用来标识该网络上节点的接口。在后面讨论特定的单播地址类型时还会看到,网络标识符可被划分为几部分,分别标识不同的网络部分。其中,IPV6地址的高位部分包含选路用的前缀,而地址的低位部分包含网络接口标识符。因此,在IPv6寻址体系结构中,任何IPv6单播地址都需要一个接口标识符。接口标识符非常像48位的介质访问控制(MAC)地址,MAC地址由硬件编码在网络接口卡中,由厂商烧入网卡中,而且地址具有全球唯一性,不会有两个网卡具有相同的MAC地址。这些地址能用来唯一标识网络链路层上的接口,且通过选路用的前缀和网络接口标识符可以有效的确定出移动设备对应的第一地址。
例如:IPV6地址,从高位到低位依次为001、全局路由前缀ID、国家ID、地区ID、类型ID、台区ID、各层级的采集终端ID、扩展位以及用户侧设备ID,且根据对应的查找表,如:国家ID查找表,如:CN表示中国,US表示美国等,一一对应查找,得到第二地址,且第二地址是是通过确定IP地址,获取电子设备的定位信息;
基于上述对单播地址为例进行的具体实施例表述,还包括:如图2所示,a1表示节点,a2表示IPV6接口,a3表示与IPV6连接的路由器,a表示由路由器构成的网络区域,b表示在网络区域a中的移动设备。
上述技术方案的有益效果是:用以基于IPV6协议,获取其对应网络区域中的电子设备的IPV6地址,来实现对电子设备的精准定位。
本发明实施例提供一种IPV6网络定位方法,所述获取目标设备的唯一标识的步骤包括:
配置所述唯一标识到所述目标设备;
基于所述云端服务器向所述目标设备发送第一访问请求;
所述目标设备基于所述第一访问请求,向所述云端服务器发送与所述第一访问请求相关的所配置的唯一标识,同时,对所述唯一标识进行记录,并存储。
上述唯一标识,可以是指出厂时为目标设备配置的编码;
上述第一访问请求,可以是建立云端服务器与目标设备之间连接的请求。
上述技术方案的有益效果是:通过对唯一标识进行记录和存储,便于确保目标设备具有的唯一性,同时便于对目标设备进行有效管理,对获取目标设备的网络定位提供方便。
本发明实施例提供一种IPV6网络定位方法,基于预设网络区域,建立目标设备、预设网络区域中的目标网络、与所述目标设备对应的目标基站之间的连接关系的过程中,还包括:
当所述目标设备与预设网络区域中的目标网络、与所述目标设备对应的目标基站中的任一个建立连接关系时,确定所述目标设备是否可成功建立连接关系;
若是,向所述目标设备发送第一目标信号;
否则,从当前所建立的连接关系中进行连接关系切换,并向所述目标设备发送第二目标信号。
例如:当目标设备与预设网络区域中的目标网络成功建立间接关系时,第一目标信号与预设网络区域中的目标网络相关,如,与目标网络连接成功,且切换连接关系之后,第二目标信号与,与所述目标设备对应的目标基站相关,如,与目标基站连接成功;
反之,亦然。
上述技术方案的有益效果是:通过切换连接关系,便于有效的获取目标设备的第一地址,并通过向目标设备发送目标信号,便于目标设备的目标用户了解当前连接情况。
本发明实施例提供一种IPV6网络定位方法,基于云端服务器,获取具有唯一标识的所述目标设备的第一地址的步骤包括:
基于所述云端服务器,获取所述目标设备在预设时间段内基于与所述预设网络区域相关的预设承载网络的第二访问请求的访问次数;
判断所述目标设备每次所述第二访问请求的请求信息,并基于所述请求信息确定所述目标设备所处的定位信息,同时,对获取的所有定位信息进行判断,并判断所有所述定位信息是否在预设范围内;
若是,确定所有定位信息中的基于目标网络构成的所述目标设备的一级定位区域、基于基站构成的所述目标设备的二级定位区域,确定所述第一定位区域与二级定位区域之间的相关关系,并根据确定的相关关系判定获取的所述目标设备的所有定位信息的合法性,且基于与所述预设时间段相关的时间戳对合法的所述定位信息进行依次记录;
否则,获取未在预设范围内的定位信息,并确定在预设时间段内,获取的未在预设范围内的定位信息与在所述预设范围内的定位信息之间的定位相关度,若所述定位相关度大于或等于预设相关度,则,判定获取的未在预设范围内的定位信息合法;
若所述定位相关度小于所述预设相关度,则,判定获取的未在预设范围内的定位信息不合法;
基于所述云端服务器,获取所有合法的所述定位信息,并获取综合定位信息,且将所述综合定位信息作为具有唯一标识的所述目标设备的第一地址;
所述第二访问请求信息是指,所述目标设备的目标用户在基于所述目标设备在预设平台进行浏览时,对应的浏览访问请求。
上述预设承载网络是指,可连接目标设备的网络,且可以承载一定访问次数、浏览次数的网络;
上述请求信息中,包括有目标设备的所有设备配置信息,且还包括目标设备对应的第一地址和第二地址;
上述预设时间段内,例如是在1-5S之内的时间段,且其的时间较短,是为了避免目标用户在一定时间内,携带目标设备的携带距离过远,对定位造成一定误差。
例如:如图3所示,预设范围为c,基于目标网络构成的目标设备的一级定位区域为c1、基于基站构成的目标设备的二级定位区域为c2,确定第一定位区域与二级定位区域之间的相关关系,一般是确定第一定位区域与第二定位区域的区域重合部分,重合面积越大,相关关系越大,反之,亦然。
根据确定的相关关系判定获取的目标设备的所有定位信息的合法性,如,当相关关系大于预设关系时,判定其合法,反之,判定其不合法;
上述在预设时间段内的浏览访问请求的次数不限;
上述获取未在预设范围内的定位信息c3,并确定在预设时间段内,获取的未在预设范围内的定位信息与在预设范围内的定位信息之间的定位相关度,一般是确定其两者之间的定位信息之间的距离是否小于预设距离,如果c3的距离与预设范围c之间的距离小于预设距离,则其定位相关度大于预设相关度,其好处是,为确定目标设备的定位信息,提供参考数据依据,进而确定其的合法性。
上述技术方案的有益效果是:通过在预设时间段内,确定访问次数,并确定每次访问次数,对应的定位信息,进而可以准确的确定出,目标设备的定位信息,其可以是通过对网页的多次浏览来精准定位,还可避免目标用户在短时间内移动距离过大造成定位出现误差的可能性。
本发明实施例提供一种IPV6网络定位方法,根据建立的所述连接关系和预先设定的IPV6网络协议,获取具有唯一标识的所述目标设备的第一地址的过程中,还包括:
获取与所述目标设备相关的IPV6节点,并对所述IPV6节点在移动过程中所使用的转交地址序列进行动态追踪,获取新的IPV6节点,并构建成IPV6集群;
当所述目标设备的目标用户在预设平台进行浏览之前,对所述目标用户进行目标认证,当认证成功后,基于所述IPV6集群,自动向认证成功的相关的目标设备分配相应的IPV6节点。
上述使用转交地址序列进行动态追踪,可以通过实时变化其序列,提高其的安全性。
上述进行目标认证,一般是为了认证该目标用户是否为合法用户,如,在该平台进行注册的用户等,提高其访问的安全性;
上述分配IPV6节点,是根据目标设备所处的目标网络进行分配的。
上述技术方案的有益效果是:保证目标用户在得到认证后才能获得访问网络的权限,不仅降低了切换时延,还提高了网络安全性,为获取目标设备的定位信息提供安全基础。
本发明实施例提供一种IPV6网络定位方法,在自动向认证成功的相关的目标设备分配相应的IPV6节点之后,还包括:
基于预先训练好的IPV6通信模型,并根据分配的相应的IPV6节点,对所述IPV6节点进行节点定位;
根据节点定位结果,确定所述IPV6节点在所述预设网络区域中的目标区域,并根据所述目标区域,确定所述IPV6节点的地理位置。
上述技术方案的有益效果是:确定IPV6的地理位置,为确定目标设备的位置提供数据基础,且通过对IPV6节点进行节点定位,提高获取IPV6节点地理位置的效率。
本发明实施例提供一种IPV6网络定位方法,还包括:
记录在预设网络区域中所述目标用户基于所述目标设备在预设平台进行浏览的浏览次数,并对每个所述目标用户在不同预设平台的浏览时长进行记录;
当记录的浏览次数小于预设次数时,基于所述预设网络区域,可连接新的目标设备,并供所述新的目标设备的目标用户进行浏览;
当浏览次数等于预设数据时,基于所述预设网络区域,根据记录的已连接的所述目标设备的目标用户的浏览时长,确定浏览时长中所述目标用户每帧的当前浏览状态;
同时,基于所述预设网络区域,且当有新的目标设备请求基于所述预设平台进行浏览时,根据确定的已连接的所述目标设备在浏览时长中所述目标用户每帧的当前浏览状态,自动确定已连接的所述目标设备是否断开;
若断开,实现基于所述预设网络区域所述新的目标设备的连接,并将断开的所述目标设备的地址信息赋予到请求浏览的所述新的目标设备上;
否则,对基于预设网络区域中的已连接的剩余目标设备对应的目标用户的当前浏览状态进行确定,并继续执行后续操作。
上述预设平台,包括但不限于各种APP、小程序、公众号、网络平台等;
上述浏览次数,例如是当在某个平台,观看一次小视频,即为浏览一次等;
上述当前浏览状态,例如:在120S内,当前目标设备处于某个浏览界面,并未在此浏览界面上执行任何滑动操作,即视为该浏览界面处于未被目标用户观看的状态,且视为目标用户相对于该界面处于闲置状态;
上述,寻找适合断开的目标设备,是为了给新的目标设备提供连接机会,避免因网络拥堵使得用户浏览的效率降低的情况。
上述技术方案的有益效果是:判断目标用户是否处于闲置状态,便于进行切换,提高连接目标设备的可行性和有效性,且通过赋予新的目标设备为准备断开连接的目标设备的地址信息,便于对新的目标设备进行有效管控。
本发明实施例提供一种IPV6网络定位方法,根据所述第二地址实现对所述目标设备的网络定位之后,还包括:
基于所述预设网络区域中的目标网络,对所述目标设备发送的目标数据进行截取存储,并确定所述目标数据的截取容量,当所述截取容量低于预设容量时,将所述目标数据传输到云端服务器;
否则,对截取存储的目标数据进行预切割处理,获得若干个子切割区域,且每个子切割区域中存储有对应的目标数据;
通过对每个子切割区域的目标数据进行预处理,确定所述目标数据所包含的数据类型与所述数据类型对应的数据信息,进而确定对应的所述目标数据的数据比特值s;
基于所述数据比特值s,确定对应的所述子切割区域的区域熵值X;
Figure BDA0002450630730000161
其中,Δu表示所述子切割区域的区域比特值的微量变换函数,且取值范围为[0,0.5];
获取区域熵值X大于预设熵值的所有子切割区域,并构建成新的目标数据,同时基于所述目标设备将所述新的目标数据传输到云端服务器。
上述技术方案的有益效果是:通过对目标数据进行预切割处理,是为了将目标数据进行划分,且通过确定划分后的目标数据的数据比特值,是为了确定该目标数据的数据重要性,通过确定其的区域熵值,是为了进一步确定其在整个数据的可丢失性,进而将有效的数据传输到云端服务器,来避免数据中重要信息的丢失,还可提高其传输到效率,提高其传输的安全性,且通过目标设备进行数据传输,是通过确定的目标数据的地址信息,便于对其对应的网络传输进行有效监督,保证传输的可靠性,便于可追溯。
本发明实施例提供一种IPV6网络定位方法,所述预先训练好的IPV6通信模型,训练模型包括如下步骤:
步骤A1,构建IPV6通信数据,其过程如下:
Figure BDA0002450630730000162
其中,X为IPV6通信数据的总数据,x1代表特征地址自动匹配,x2代表特征流标签识别识别数据流,x3代表多报文头嵌套实现扩展特征,m代表训练模型收集的IPV6通信数据的数量,a代表特征x1,x2,x3所转换成的具体数值;
步骤A2,根据上述IPV6通信数据进行模型训练,其过程如下:
Figure BDA0002450630730000171
Figure BDA0002450630730000172
Figure BDA0002450630730000173
其中,X代表IPV6通信数据的总数据,E(X)代表IPV6通信总数据的均值,Var(X)代表IPV6通信总数据的方差,w1代表模型第一层的参数,b1代表模型第一层的偏执,w2代表模型第二层的参数,b2代表模型第二层的偏执,h1代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值,h2代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值;
步骤A3,根据上述模型选用的代价函数表达式如下:
Figure BDA0002450630730000174
其中,J代表损失,m代表训练模型收集的IPV6通信数据的数量,h2代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值,y代表IPV6通信数据的真实值;
步骤A4,根据上述步骤,对其模型进行训练步骤如下:
Figure BDA0002450630730000175
Figure BDA0002450630730000176
Figure BDA0002450630730000177
Figure BDA0002450630730000178
其中,m代表训练模型收集的IPV6通信数据的数量,T代表对其矩阵进行转置操作,y代表IPV6通信数据的真实值,h2代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值,X为IPV6通信数据的总数据,h1代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值,dw1代表反向训练了过程反向传播第一层的参数,db1代表反向训练了过程反向传播第一层的偏执,dw2代表反向训练了过程反向传播第二层的参数,db2代表反向训练了过程反向传播第二层的偏执;
步骤A5,根据上述步骤进行一下参数更新,其步骤如下:
w1=w1-α*dw1
b1=b1-α*db1
w2=w2-α*dw2
b2=b2-α*db2
其中,dw1代表反向训练了过程反向传播第一层的参数,db1代表反向训练了过程反向传播第一层的偏执,dw2代表反向训练了过程反向传播第二层的参数,db2代表反向训练了过程反向传播第二层的偏执,α代表学习率一般初始设置为0.01,w1模型更新后的第一层的参数,b1代表更新后的模型第一层的偏执,w2代表更新后的模型第二层的参数,b2代表更新后的模型第二层的偏执。
当参数w1,b1,w2,b2,α训练到一定的值时,使损失J降到最小,预训练模型达到最优效果。
上述技术方案的有益效果是:利用以上算法采用了深度学习技术,使用神经网络模仿人脑进行参数的训练拟合,可以预先训练好的IPV6通信模型;采用交叉熵函数使得预测的IPV6通信数据与真实的IPV6通信数据的误差率更小,可以使机器代替人脑进行数据回归操作,可以达到同步效果,模型训练好,这样的选择的预训练模型也是最优的,可以大大节省后期项目的时间,为后期深度学习项目打下了良好的基础。
本发明实施例提供一种IPV6网络定位装置,如图4所示,包括:
获取模块,用于获取目标设备的唯一标识;
建立模块,用于基于预设网络区域,建立目标设备、预设网络区域中的目标网络、与所述目标设备对应的目标基站之间的连接关系;
云端服务器,用于根据所述建立模块建立的所述连接关系和预先设定的IPV6网络协议,获取所述获取模块获取的具有唯一标识的所述目标设备的第一地址;
所述云端服务器,还用于基于预先存储的查找表,查找所述第一地址相匹配的第二地址,并根据所述第二地址实现对所述目标设备的网络定位。
上述技术方案的有益效果是:用以基于IPV6协议,获取其对应网络区域中的电子设备的IPV6地址,来实现对电子设备的精准定位。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种IPV6网络定位方法,其特征在于,包括:
获取目标设备的唯一标识;
基于预设网络区域,建立目标设备、预设网络区域中的目标网络、与所述目标设备对应的目标基站之间的连接关系;
基于云端服务器,并根据建立的所述连接关系和预先设定的IPV6网络协议,获取具有唯一标识的所述目标设备的第一地址;
基于预先存储的查找表,查找所述第一地址相匹配的第二地址,并根据所述第二地址实现对所述目标设备的网络定位。
2.如权利要求1所述的IPV6网络定位方法,其特征在于,所述获取目标设备的唯一标识的步骤包括:
配置所述唯一标识到所述目标设备;
基于所述云端服务器向所述目标设备发送第一访问请求;
所述目标设备基于所述第一访问请求,向所述云端服务器发送与所述第一访问请求相关的所配置的唯一标识,同时,对所述唯一标识进行记录,并存储。
3.如权利要求1所述的IPV6网络定位方法,其特征在于,基于预设网络区域,建立目标设备、预设网络区域中的目标网络、与所述目标设备对应的目标基站之间的连接关系的过程中,还包括:
当所述目标设备与预设网络区域中的目标网络、与所述目标设备对应的目标基站中的任一个建立连接关系时,确定所述目标设备是否可成功建立连接关系;
若是,向所述目标设备发送第一目标信号;
否则,从当前所建立的连接关系中进行连接关系切换,并向所述目标设备发送第二目标信号。
4.如权利要求1所述的IPV6网络定位方法,其特征在于,基于云端服务器,获取具有唯一标识的所述目标设备的第一地址的步骤包括:
基于所述云端服务器,获取所述目标设备在预设时间段内基于与所述预设网络区域相关的预设承载网络的第二访问请求的访问次数;
判断所述目标设备每次所述第二访问请求的请求信息,并基于所述请求信息确定所述目标设备所处的定位信息,同时,对获取的所有定位信息进行判断,并判断所有所述定位信息是否在预设范围内;
若是,确定所有定位信息中的基于目标网络构成的所述目标设备的一级定位区域、基于基站构成的所述目标设备的二级定位区域,确定所述第一定位区域与二级定位区域之间的相关关系,并根据确定的相关关系判定获取的所述目标设备的所有定位信息的合法性,且基于与所述预设时间段相关的时间戳对合法的所述定位信息进行依次记录;
否则,获取未在预设范围内的定位信息,并确定在预设时间段内,获取的未在预设范围内的定位信息与在所述预设范围内的定位信息之间的定位相关度,若所述定位相关度大于或等于预设相关度,则,判定获取的未在预设范围内的定位信息合法;
若所述定位相关度小于所述预设相关度,则,判定获取的未在预设范围内的定位信息不合法;
基于所述云端服务器,获取所有合法的所述定位信息,并获取综合定位信息,且将所述综合定位信息作为具有唯一标识的所述目标设备的第一地址;
所述第二访问请求信息是指,所述目标设备的目标用户在基于所述目标设备在预设平台进行浏览时,对应的浏览访问请求。
5.如权利要求1所述的IPV6网络定位方法,其特征在于,根据建立的所述连接关系和预先设定的IPV6网络协议,获取具有唯一标识的所述目标设备的第一地址的过程中,还包括:
获取与所述目标设备相关的IPV6节点,并对所述IPV6节点在移动过程中所使用的转交地址序列进行动态追踪,获取新的IPV6节点,并构建成IPV6集群;
当所述目标设备的目标用户在预设平台进行浏览之前,对所述目标用户进行目标认证,当认证成功后,基于所述IPV6集群,自动向认证成功的相关的目标设备分配相应的IPV6节点。
6.如权利要求5所述的IPV6网络定位方法,其特征在于,在自动向认证成功的相关的目标设备分配相应的IPV6节点之后,还包括:
基于预先训练好的IPV6通信模型,并根据分配的相应的IPV6节点,对所述IPV6节点进行节点定位;
根据节点定位结果,确定所述IPV6节点在所述预设网络区域中的目标区域,并根据所述目标区域,确定所述IPV6节点的地理位置。
7.如权利要求1所述的IPV6网络定位方法,其特征在于,还包括:
记录在预设网络区域中所述目标用户基于所述目标设备在预设平台进行浏览的浏览次数,并对每个所述目标用户在不同预设平台的浏览时长进行记录;
当记录的浏览次数小于预设次数时,基于所述预设网络区域,可连接新的目标设备,并供所述新的目标设备的目标用户进行浏览;
当浏览次数等于预设数据时,基于所述预设网络区域,根据记录的已连接的所述目标设备的目标用户的浏览时长,确定浏览时长中所述目标用户每帧的当前浏览状态;
同时,基于所述预设网络区域,且当有新的目标设备请求基于所述预设平台进行浏览时,根据确定的已连接的所述目标设备在浏览时长中所述目标用户每帧的当前浏览状态,自动确定已连接的所述目标设备是否断开;
若断开,实现基于所述预设网络区域所述新的目标设备的连接,并将断开的所述目标设备的地址信息赋予到请求浏览的所述新的目标设备上;
否则,对基于预设网络区域中的已连接的剩余目标设备对应的目标用户的当前浏览状态进行确定,并继续执行后续操作。
8.如权利要求1所述的IPV6网络定位方法,其特征在于,根据所述第二地址实现对所述目标设备的网络定位之后,还包括:
基于所述预设网络区域中的目标网络,对所述目标设备发送的目标数据进行截取存储,并确定所述目标数据的截取容量,当所述截取容量低于预设容量时,将所述目标数据传输到云端服务器;
否则,对截取存储的目标数据进行预切割处理,获得若干个子切割区域,且每个子切割区域中存储有对应的目标数据;
通过对每个子切割区域的目标数据进行预处理,确定所述目标数据所包含的数据类型与所述数据类型对应的数据信息,进而确定对应的所述目标数据的数据比特值s;
基于所述数据比特值s,确定对应的所述子切割区域的区域熵值X;
Figure FDA0002450630720000041
其中,Δu表示所述子切割区域的区域比特值的微量变换函数,且取值范围为[0,0.5];
获取区域熵值X大于预设熵值的所有子切割区域,并构建成新的目标数据,同时基于所述目标设备将所述新的目标数据传输到云端服务器。
9.如权利要求6所述的IPV6网络定位方法,其特征在于,所述预先训练好的IPV6通信模型,训练模型包括如下步骤:
步骤A1,构建IPV6通信数据,其过程如下:
Figure FDA0002450630720000042
其中,X为IPV6通信数据的总数据,x1代表特征地址自动匹配,x2代表特征流标签识别识别数据流,x3代表多报文头嵌套实现扩展特征,m代表训练模型收集的IPV6通信数据的数量,a代表特征x1,x2,x3所转换成的具体数值;
步骤A2,根据上述IPV6通信数据进行模型训练,其过程如下:
Figure FDA0002450630720000051
Figure FDA0002450630720000052
Figure FDA0002450630720000053
其中,X代表IPV6通信数据的总数据,E(X)代表IPV6通信总数据的均值,Var(X)代表IPV6通信总数据的方差,w1代表模型第一层的参数,b1代表模型第一层的偏执,w2代表模型第二层的参数,b2代表模型第二层的偏执,h1代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值,h2代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值;
步骤A3,根据上述模型选用的代价函数表达式如下:
Figure FDA0002450630720000054
其中,J代表损失,m代表训练模型收集的IPV6通信数据的数量,h2代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值,y代表IPV6通信数据的真实值;
步骤A4,根据上述步骤,对其模型进行训练步骤如下:
Figure FDA0002450630720000055
Figure FDA0002450630720000056
Figure FDA0002450630720000057
Figure FDA0002450630720000058
其中,m代表训练模型收集的IPV6通信数据的数量,T代表对其矩阵进行转置操作,y代表IPV6通信数据的真实值,h2代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值,X为IPV6通信数据的总数据,h1代表激活后的IPV6通信数据转成非线性预测IPV6通信数据预测值,dw1代表反向训练了过程反向传播第一层的参数,db1代表反向训练了过程反向传播第一层的偏执,dw2代表反向训练了过程反向传播第二层的参数,db2代表反向训练了过程反向传播第二层的偏执;
步骤A5,根据上述步骤进行一下参数更新,其步骤如下:
w1=w1-α*dw1
b1=b1-α*db1
w2=w2-α*dw2
b2=b2-α*db2
其中,dw1代表反向训练了过程反向传播第一层的参数,db1代表反向训练了过程反向传播第一层的偏执,dw2代表反向训练了过程反向传播第二层的参数,db2代表反向训练了过程反向传播第二层的偏执,α代表学习率一般初始设置为0.01,w1模型更新后的第一层的参数,b1代表更新后的模型第一层的偏执,w2代表更新后的模型第二层的参数,b2代表更新后的模型第二层的偏执。
当参数w1,b1,w2,b2,α训练到一定的值时,使损失J降到最小,预训练模型达到最优效果。
有益效果:利用以上算法采用了深度学习技术,使用神经网络模仿人脑进行参数的训练拟合,可以预先训练好的IPV6通信模型;采用交叉熵函数使得预测的IPV6通信数据与真实的IPV6通信数据的误差率更小,可以使机器代替人脑进行数据回归操作,可以达到同步效果,模型训练好,这样的选择的预训练模型也是最优的,可以大大节省后期项目的时间,为后期深度学习项目打下了良好的基础。
10.一种IPV6网络定位装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标设备的唯一标识;
建立模块,用于基于预设网络区域,建立目标设备、预设网络区域中的目标网络、与所述目标设备对应的目标基站之间的连接关系;
云端服务器,用于根据所述建立模块建立的所述连接关系和预先设定的IPV6网络协议,获取所述获取模块获取的具有唯一标识的所述目标设备的第一地址;
所述云端服务器,还用于基于预先存储的查找表,查找所述第一地址相匹配的第二地址,并根据所述第二地址实现对所述目标设备的网络定位。
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