CN112448894B - 阻断信令风暴的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

阻断信令风暴的方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种阻断信令风暴的方法、装置、设备及存储介质，属于网络技术领域。方法包括：获取话统信息，话统信息是指话务性能指标的统计及输出信息；基于话统信息进行信令风暴检测；当检测到信令风暴时，获取至少一个用户设备UE的呼叫历史记录CHR日志，CHR日志是指用于记录用户在呼叫过程中出现的问题的日志文件；基于至少一个UE的CHR日志确定目标UE，目标UE是指产生导致信令风暴的信令的UE；对目标UE进行信令阻断。通过话统信息进行信令风暴检测，当检测到信令风暴时，基于UE的CHR日志确定产生导致信令风暴的信令的目标UE，通过对目标UE进行信令阻断，以此更加准确地阻断信令风暴，提高阻断效果。

Description

阻断信令风暴的方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及通信技术领域，进一步涉及人工智能(Artificial Intelligence，AI)在通信技术领域中的应用，特别涉及一种阻断信令风暴的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着终端比例大、数据业务大幅提升、业务需求越来越多样化，带来时延短、速度快、流量大等特点。如果无线网络设备(例如移动管理节点功能(mobility managemententity function，MME)，演进基站(evolved NodeB，eNodeB)等)收到的终端信令请求数目超过了无线网络设备对于各项信令的处理能力，将引发网络拥塞以至于产生雪崩效应，导致网络不可用，该种情况称为信令风暴。
相关技术通过在无线网络设备中设置中央处理器(Central Processing Unit，CPU)资源占用率阈值/单位时间的信令数目阈值来进行流量控制，以实现对信令风暴进行阻断。然而，该种控制方式只是对信令过载进行系统保护，对信令风暴的阻断方式不够精准，阻断效果不佳。
发明内容
本申请实施例提供了一种阻断信令风暴的方法、装置、设备及存储介质，以解决相关技术提供的问题，技术方案如下：
一方面，提供了一种阻断信令风暴的方法，所述方法包括：获取话统信息，所述话统信息是指话务性能指标的统计及输出信息；基于所述话统信息进行信令风暴检测；当检测到信令风暴时，获取至少一个用户设备UE的呼叫历史记录CHR日志，所述CHR日志是指用于记录用户在呼叫过程中出现的问题的日志文件；基于所述至少一个UE的CHR日志确定目标UE，所述目标UE是指产生导致所述信令风暴的信令的UE；对所述目标UE进行信令阻断。
通过话统信息进行信令风暴检测，当检测到信令风暴时，基于UE的CHR日志确定产生导致信令风暴的信令的目标UE，通过对目标UE进行信令阻断，以此更加准确地阻断信令风暴，提高阻断效果。
在一种示例性实施例中，所述对所述目标UE进行信令阻断，包括：对所述目标UE进行虚假源探测，得出所述目标UE中的虚假源，所述虚假源是指采用虚假地址进行通信的UE；采用第一优先级的阻断策略对所述目标UE中的虚假源进行信令阻断，采用第二优先级的阻断策略对所述目标UE中的非虚假源进行信令阻断，其中，所述第一优先级高于所述第二优先级。
针对确定出的目标UE，进一步确认是否为虚假源，以采用不同优先级进行阻断，进一步提升了阻断效果。
在一种示例性实施例中，所述对所述目标UE进行虚假源探测，得出所述目标UE中的虚假源，包括：获取目标UE的国际移动用户识别码IMSI，基于所述目标UE的IMSI对所述目标UE进行寻呼，根据寻呼结果确定所述目标UE中的虚假源。
在一种示例性实施例中，所述话统信息包括基站上报的所述基站的话统日志及核心网设备上报的核心网的话统日志中的一种或多种；
所述至少一个UE的CHR日志包括所述基站上报的所述至少一个UE的信令日志和所述核心网设备上报的所述至少一个UE的信令日志中的一种或多种。
在一种示例性实施例中，所述至少一个UE的CHR日志还包括：流探针上报的所述至少一个UE的告警日志。
在一种示例性实施例中，所述基于所述至少一个UE的CHR日志确定目标UE，包括：对所述至少一个UE的CHR日志进行特征提取；基于提取的特征分析得到所述至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列；采用神经网络模型对所述至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列进行识别；当识别出异常行为特征序列时，将异常行为特征序列对应的UE作为目标UE，所述神经网络模型采用正常UE对应的行为特征序列进行训练得到。
在一种示例性实施例中，所述当识别出异常行为特征序列时，将异常行为特征序列对应的UE作为目标UE之后，还包括：当存在多个异常行为特征序列对应的目标UE时，对多个异常行为特征序列对应的目标UE进行关联。
在一种示例性实施例中，所述对所述目标UE进行信令阻断，包括：将所述信令风暴的信息及所述目标UE的信息处理为安全事件，以基于所述安全事件的阻断策略进行信令阻断。
还提供了一种阻断信令风暴的装置，所述装置包括：获取模块，用于获取话统信息，所述话统信息是指话务性能指标的统计及输出信息；检测模块，用于基于所述话统信息进行信令风暴检测；所述获取模块，还用于当检测到信令风暴时，获取至少一个用户设备UE的呼叫历史记录CHR日志，所述CHR日志是指用于记录用户在呼叫过程中出现的问题的日志文件；确定模块，用于基于所述至少一个UE的CHR日志确定目标UE，所述目标UE是指产生导致所述信令风暴的信令的UE；阻断模块，用于对所述目标UE进行信令阻断。
在一种示例性实施例中，所述阻断模块，用于对所述目标UE进行虚假源探测，得出所述目标UE中的虚假源，所述虚假源是指采用虚假地址进行通信的UE；采用第一优先级的阻断策略对所述目标UE中的虚假源进行信令阻断，采用第二优先级的阻断策略对所述目标UE中的非虚假源进行信令阻断，其中，所述第一优先级高于所述第二优先级。
在一种示例性实施例中，所述阻断模块，用于获取目标UE的国际移动用户识别码IMSI，基于所述目标UE的IMSI对所述目标UE进行寻呼，根据寻呼结果确定所述目标UE中的虚假源。
在一种示例性实施例中，所述话统信息包括基站上报的所述基站的话统日志及核心网设备上报的核心网的话统日志中的一种或多种；所述至少一个UE的CHR日志包括所述基站上报的所述至少一个UE的信令日志和所述核心网设备上报的所述至少一个UE的信令日志中的一种或多种。
在一种示例性实施例中，所述至少一个UE的CHR日志还包括：流探针上报的所述至少一个UE的告警日志。
在一种示例性实施例中，所述确定模块，用于对所述至少一个UE的CHR日志进行特征提取；基于提取的特征分析得到所述至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列；采用神经网络模型对所述至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列进行识别；当识别出异常行为特征序列时，将异常行为特征序列对应的UE作为目标UE，所述神经网络模型采用正常UE对应的行为特征序列进行训练得到。
在一种示例性实施例中，所述确定模块，还用于当存在多个异常行为特征序列对应的目标UE时，对所述多个异常行为特征序列对应的目标UE进行关联。
在一种示例性实施例中，所述阻断模块，用于将所述信令风暴的信息及所述目标UE的信息处理为安全事件，以基于所述安全事件的阻断策略进行信令阻断。
还提供一种阻断信令风暴的设备，所述设备包括：存储器及至少一个处理器，所述存储器中存储有至少一条指令或程序，所述至少一条指令或程序由所述至少一个处理器加载并执行，以实现上述任一所述的阻断信令风暴的方法。
还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或程序，所述指令或程序由处理器加载并执行以实现如上任一所述的阻断信令风暴的方法。
提供了另一种通信装置，该装置包括：收发器、存储器和处理器。其中，该收发器、该存储器和该处理器通过内部连接通路互相通信，该存储器用于存储指令或程序，该处理器用于执行该存储器存储的指令或程序，以控制收发器接收信号，并控制收发器发送信号，并且当该处理器执行该存储器存储的指令或程序时，使得该处理器执行上述任一种可能的实施方式中的方法。在一种实施例中，处理器和存储器、收发器之间可通过总线通信。
作为一种示例性实施例，所述处理器为一个或多个，所述存储器为一个或多个。
作为一种示例性实施例，所述存储器可以与所述处理器集成在一起，或者所述存储器与处理器分离设置。
在具体实现过程中，存储器可以为非瞬时性(non-transitory)存储器，例如只读存储器(read only memory，ROM)，其可以与处理器集成在同一块芯片上，也可以分别设置在不同的芯片上，本申请实施例对存储器的类型以及存储器与处理器的设置方式不做限定。
提供了一种计算机程序(产品)，所述计算机程序(产品)包括：计算机程序代码，当所述计算机程序代码被计算机运行时，使得所述计算机执行上述各方面中的方法。
提供了一种芯片，包括处理器，用于从存储器中调用并运行所述存储器中存储的指令或程序，使得安装有所述芯片的通信设备执行上述各方面中的方法。
提供另一种芯片，包括：输入接口、输出接口、处理器和存储器，所述输入接口、输出接口、所述处理器以及所述存储器之间通过内部连接通路相连，所述处理器用于执行所述存储器中的代码，当所述代码被执行时，所述处理器用于执行上述各方面中的方法。
附图说明
图1为本申请示例性实施例提供的通信系统结构示意图；
图2为本申请示例性实施例提供的实施环境示意图；
图3为本申请示例性实施例提供的阻断信令风暴的方法流程图；
图4为本申请实施例提供的检测信令风暴的过程示意图；
图5为本申请实施例提供的确定目标UE的过程示意图；
图6为本申请实施例提供的关联UE的过程示意图；
图7为本申请实施例提供的阻断信令风暴的过程示意图；
图8为本申请实施例提供的阻断信令风暴的装置结构示意图；
图9为本申请实施例提供的阻断信令风暴的设备的结构示意图。
具体实施方式
本申请的实施方式部分使用的术语仅用于对本申请的具体实施例进行解释，而非旨在限定本申请。
随着终端比例大、数据业务大幅提升、业务需求越来越多样化，带来时延短、速度快、流量大等特点，如果无线网络设备(例如MME，eNodeB等)收到的终端信令请求超过了无线网络设备对于各项信令的处理能力，将引发网络拥塞以至于产生雪崩效应，导致网络不可用，该种情况称为信令风暴。
相关技术中，为了降低可能的信令风暴对用户的正常业务造成影响，通过在无线网络设备中设置CPU资源占用率阈值/单位时间的信令数目阈值，对CPU占用率、单位时间收到的信令消息数或业务数据量进行统计，基于统计数据与设置的CPU资源占用率阈值/单位时间的信令数目阈值来判断是否触发流量控制。其中，流量控制包括但不限于开环控制和闭环控制两种控制方式。
控制方式一：开环控制
以图1所示的通信系统为例进行说明，在该通信系统中，包括用户设备(userequipment，UE)、eNodeB、MME、服务网关(serving gateway，SGW)和操作支撑系统(operation support system，OSS)几种设备。
eNodeB是通用移动通信技术的长期演进(long term rvolution，LTE)网络中的无线基站，也是LTE无线接入网的网元。eNodeB包括无线资源管理(radio resourcemanagement，RRM)功能、网络之间互连的协议(internet protocol，IP)头压缩及用户数据流加密、UE附着时的MME选择、寻呼信息的调度传输、广播信息的调度传输以及设置和提供eNodeB的测量等功能。
MME是LTE网络的网元，MME和SGW以及公用数据网网关(public data networkgateway，PGW)一起被称作4G的核心网。MME是第三代合作伙伴计划(3rd generationpartnership project，3GPP)协议LTE接入网络的关键控制节点，它负责空闲模式的UE的定位，传呼过程，包括中继，简单的说MME是负责信令处理部分，包括接入控制、移动性管理、附着与去附着、会话管理和SGW与PGW的选择等功能。
SGW的主要功能包括：进行eNodeB间切换时，可以作为本地锚定点，并协助完成eNodeB的重排序功能；在3GPP不同接入系统间切换时，作为移动性锚点，同样具有重排序功能；执行合法侦听功能；进行数据包的路由和前转；在上行和下行传输层进行分组标记；空闲状态下，下行分组缓冲和发起网络触发的服务请求功能；用于运营商间的计费等。
OSS系统具有运营支持和准备、业务实现、业务保障、业务计量等功能。
此外，UE和eNodeB之间具有Uu接口；eNodeB与MME之间具有控制面接口，通常称为：S1-C；eNodeB与SGW之间具有用户面接口，通常称为S1-U。该图1所示的通信系统中，针对控制面数据流过载，由UE引起DDoS的情况，包括但不限于如下几种：
1、UE->eNodeB的上行信令：大量UE产生的接入空口信令会导致eNodeB过载。
2、eNodeB->MME的上行信令：eNodeB发送过量的信令会导致MME过载。
3、MME->eNodeB的下行信令：MME下发过量的信令会导致eNodeB过载。
4、eNodeB<->eNodeB之间的信令：eNodeB之间过量的信令或数据导致对端eNodeB过载。
5、UE->MME之间的上行信令：大量UE产生的过量的信令会导致MME过载。
针对用户面数据流过载，由UE引起DDoS的情况，包括但不限于如下几种：
1、UE->eNodeB的上行业务数据：大量UE产生的上行空口数据导致eNodeB过载。
2、eNodeB->SGW的上行业务数据：eNodeB发送过量的数据导致SGW过载。
3、SGW->eNodeB的下行业务数据：SGW下发过量的数据导致eNodeB过载。
4、eNodeB<->eNodeB之间的业务数据：eNodeB之间过量的信令或数据导致对端eNodeB过载。
针对上述的过载情况，开环控制即基于收到的信令消息数或业务数据量进行流量控制。示例性地，开环控制包括但不限于基于随机接入前导(random access preamble)、无线资源控制(radio resource control，RRC)连接请求(connection request)、切换请求(handover request)、RRC连接重建请求(connection reestablishment request)、呼叫(Paging)、下行数据量(downlink data volume)进行流量控制。例如，以如下几种开环控制的情况进行举例说明：
MME过载流量控制
该种基于MME过载进行流量控制的情况下，可以通过CPU过载消息启动流量控制。示例性地，当MME发生过载时，通过OVERLOAD START(过载启动)消息通知eNodeB启动流量控制，按照RRC接入原因限制UE接入数量；当MME过载消除后，通过OVERLOAD STOP(过载结束)消息通知eNodeB停止流量控制。协议相关原理请参考第三代合作伙伴计划(3rdgeneration partnership project，3GPP)技术支持(Technical support，TS)36.413(R9/R10)。
随机接入流量控制
随机接入流量控制目的是缓解大量UE随机接入而引起eNodeB过载。大量的随机接入消息会使系统负载变高，从而导致系统复位等问题，该种基于随机接入进行流量控制的情况下，可根据CPU阈值做随机接入的拒绝来控制过载。
初始RRC接入消息流量控制
初始RRC接入消息(Connection Request)是一个流程的起始消息，例如，eNodeB与MME之间的S1HANDOVER REQUEST(切换请求)，eNodeB与eNodeB之间的X2HANDOVER REQUEST(切换请求)。该种基于初始RRC接入消息进行流量控制的情况下，初始接入消息成功处理后会触发后续一系列的相关处理，对整个系统带来大量开销。因此，可以基于初始RRC接入消息通过每秒请求数，CPU占用率，消息优先级等进行流量控制，从而在信令流程起始阶段进行流量控制，从源头减少系统负载。
Paging流量控制
Paging消息是一个流程的起始消息，Paging消息成功处理后会触发大量的用户入网，对整个系统带来大量开销。因此，该种基于Paging消息进行流量控制的情况下，可以根据CPU阈值及业务优先级进行流量控制。从而在信令流程起始阶段进行流量控制，从源头减少系统负载。
控制方式二：闭环控制
闭环控制即基于CPU占用率进行流量控制，该流量控制方案包括拒绝低优先级业务的初始接入或切换。
不难看出，上述几种控制方式均是采用CPU/信令阈值来对信令过载进行系统保护。然而，第五代移动通信系统(fifth-generation，5G)中基站部署密度高、海量机器类通信(massive machine type communications，mMTC)场景下UE海量接入、超可靠低时延(ultra-reliable and low latency communications，uRLLC)场景下业务高可用性，黑客容易控制大量UE组成僵尸网络。由于僵尸网络会持续占用网元资源，对运营商网络进行信令分布式拒绝服务攻击(distributed denial of service attack，DDoS)。对于因DDoS产生的信令风暴，上述控制方式并不支持对DDoS的检测，对信令风暴的阻断方式也不够精准，阻断效果不佳。
对此，本申请实施例提供了一种阻断信令风暴的方法，该方法基于话统信息进行信令风暴检测，当检测到信令风暴时，基于UE的呼叫历史记录(call history record，CHR)日志确定产生导致信令风暴的信令的目标UE。之后，通过对目标UE进行信令阻断，以此更加准确地阻断信令风暴，提高阻断效果。以该阻断信令风暴的方法应用于图2所示的实施环境为例，该实施环境包括无线接入网(radio access network，RAN)和核心网(core)，核心网和RAN之间具有回路线路(backhaul)。
RAN提供UE和核心网之间的连接，RAN架构的目的是建立用户面，为了建立用户面需要建立信令面，而5G基站(gNode)在其中用于与UE建立一个信令连接，将信令传输给核心网，建立数字服务器。如图2所示，RAN包括中心单元(centralized unit，CU)和分布式单元(distributed unit，DU)两个逻辑单元，CU和DU是gNode的内部结构，根据场景和需求可以合一部署、也可以分开部署。CU具备分组数据汇聚协议(packet data convergenceprotocol，PDCP)和RRC功能，DU是5G新引入的逻辑网元，具备L2和L1功能。
核心网包括接入和移动性管理网元(access and mobility managementfunction，AMF)、用户平面功能(user plane function，UPF)、统一数据管理(unified datamanagement，UDM)等设备。
如图2所示，该实施环境还包括三种应用场景，分别为资源单元(resource unit，RU)，提供增强移动宽带(enhanced mobile broadband，eMBB)、大物联业务(massivemachine type communications，mMTC)和超可靠低延迟通信(ultra-reliable and lowlatency communication，URLLC)。基于5G演进的架构，还具有将移动接入网与互联网业务深度融合的一种移动边缘计算(mobile edge computing，MEC)技术。MEC一方面可以改善用户体验，节省带宽资源，另一方面通过将计算能力下沉到移动边缘节点，提供第三方应用集成，为移动边缘入口的服务创新提供了无限可能。此外，核心网还可以与互联网(internet)、物联网(internet of things，IoT)平台和车联网连接。
如图2所示，该实施环境中还包括网络智能安全系统(cybersecurityintelligence system，CIS)，CIS与互联网之间还连接有流探针，流探针探测互联网的流量映像。CIS可以向核心网下发国际移动用户识别码(international mobile subscriberidentification number，MISI)，核心网可以向RAN下发临时移动用户标识(temporarymobile subscriber identity，TMSI)。
以图2所示的实施环境为例，本申请实施例提供了一种阻断信令风暴的方法。该方法以CIS执行阻断信令风暴的过程为例，基站和核心网设备可以向CIS上报信令日志和话统信息，流探针也可以向CIS上报元数据(metadata)，例如UE的告警日志。CIS基于收到的数据进行信令风暴检测，即进行DDoS检测。CIS在检测到信令风暴后，进一步确定产生导致信令风暴的信令的目标UE，通过对目标UE进行信令阻断，从而实现阻断信令风暴。参见图3，该方法包括如下步骤301至305。
301，获取话统信息，话统信息是指话务性能指标的统计及输出信息。
话统信息可应用于用户行为分析、网络的趋势分析、容量规划、故障定位等方面。本申请实施例提供的方法在阻断信令风暴之前，先获取话统信息。关于获取话统信息的方法，本申请实施例不加以限定。示例性地，如图2所示，基站和核心网设备均可以向CIS上报话统信息，CIS可基于基站和核心网设备上报的话统信息进行信令风暴检测。则CIS获取到的话统信息包括基站上报的基站的话统日志和核心网设备上报的核心网的话统日志中的一种或多种。
其中，基站的话统日志和核心网的话统日志包括但不限于在线UE总数、各状态下UE数量等。此外，由于基站使用的是RRC协议，核心网使用的是NAS协议，因而基站和核心网设备上报的话统日志是从不同协议中选取的日志特征字段。例如，CPU占用率、信令流程计数、附着请求数量、服务请求数量、信令频率及接入UE数等，本申请实施例不对话统日志的内容进行限定。
此外，本申请实施例不对基站和核心网设备上报话统信息的时机进行限定，可以周期性上报，也可以实时上报。CIS获取到话统信息后，可以实时进行信令风暴检测，也可以进行周期性检测。
302，基于话统信息进行信令风暴检测。
在示例性实施例中，由于CIS获取到的话统信息包含的内容较多，本申请实施例提供的方法在基于话统信息进行信令风暴检测时，支持先对话统信息进行预处理。之后基于预处理后的数据进行信令风暴检测。关于预处理方式，本申请实施例不进行限定。示例性地，预处理包括但不限于格式转换，字符转换，字段精简等处理。例如，处理后的数据如下面的表1所示。
表1
Figure BDA0002190036760000071
表1中，预处理后的数据包括CPU负载值、信令流程数量、信令流程分组计数、在线UE总数、各状态下UE数量、鉴权流程计数和鉴权成功数。各个数据的说明详见上面的表1。其中，HSS是支持用于处理调用/会话的IMS网络实体的主要用户数据库，该HSS包含用户配置文件，执行用户的身份验证和授权，并可提供有关用户物理位置的信息。
在一种示例性实施例中，基于话统信息进行信令风暴检测，包括但不限于：基于话统信息采用孤立森林和时序预测进行信令风暴检测。示例性地，如果对数据进行了预处理，则基于预处理后的数据，采用孤立森林和时序预测进行信令风暴检测。
其中，孤立森林(isolation forest，iForest)是一种快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精准度，其可以用于网络安全中的攻击检测。iForest适用于连续数据(continuous numerical data)的异常检测，将异常定义为“容易被孤立的离群点(morelikely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点。用统计学来解释，在数据空间里面，分布稀疏的区域表示数据发生在此区域的概率很低，因而可以认为落在这些区域里的数据是异常的。示例性地，如图4所示，基于话统信息采用孤立森林进行异常检测后，确定异常网元和正常网元。异常网元即被信令风暴攻击的网元。例如图4中所示，对于正常网元，CPU占用率为50％，信令流程计数中的附着请求(attatch REQ)<10000条，服务请求(Service request)<8000条，信令频率<100000条，接入UE数<50个。而由于信令风暴，异常网元的CPU占用率达到90％，信令流程计数中的附着请求(attatch REQ)>100000条，服务请求(Service request)>80000条，信令频率>1000000条，接入UE数>200个。
303，当检测到信令风暴时，获取至少一个UE的CHR日志，CHR日志是指用于记录用户在呼叫过程中出现的问题的日志文件。
CHR日志用于记录用户在呼叫过程中出现的问题，可以用于定位故障原因。示例性地，CHR日志中的内容包括但不限于UE的接入时间、接入时长、流程计数、流程分组计数及信令流程序列等一种或多种信息。本申请实施例提供的方法基于CHR日志来定位产生导致信令风暴的信令的目标UE。因此，在检测到信令风暴时，获取UE的CHR日志，本申请实施例不对UE的数量进行限定。关于获取UE的CHR日志的方式，本申请实施例也不进行限定。例如，如图2所示，基站和核心网设备可以向CIS上报UE的CHR日志，该UE的数量包括至少一个。示例性地，至少一个UE的CHR日志包括核心网设备上报的至少一个UE的信令日志和核心网设备上报的至少一个UE的信令日志中的一种或多种。
此外，在示例性实施例中，流探针可以向CIS上报UE的告警日志。在一种示例性实施例中，CIS获取到的至少一个UE的CHR日志还包括：流探针上报的至少一个UE的告警日志。
304，基于至少一个UE的CHR日志确定目标UE，该目标UE是指产生导致信令风暴的信令的UE。
在示例性实施例中，当检测到网元被攻击，检测到信令风暴时，基于至少一个UE的CHR日志确定目标UE，包括：对至少一个UE的CHR日志进行特征提取；基于提取的特征分析得到至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列；采用神经网络模型对至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列进行识别；当识别出异常行为特征序列时，将异常行为特征序列对应的UE作为目标UE，神经网络模型采用正常UE对应的行为特征序列进行训练得到。
其中，采用神经网络模型对至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列进行识别之前，还包括获取用于识别UE的行为特征序列的神经网络模型，本申请实施例不对获取该神经网络模型的过程及神经网络模型的类型进行限定。示例性地，如图5所示，以CIS获取到CHR日志为例，该CHR日志以日志文件的方式记录用户的相关信息。通过对该CHR日志进行特征提取，可以得到接入时间、接入时长、流程计数、流程分组计数、信令流程序列和UE的带宽大小等特征。
基于历史时间段内获取的CHR日志中提取的特征可训练初始神经网络模型，历史时间段的长短可以基于场景或经验设置，本申请实施例不对历史时间段的长短进行限定。例如，以历史时间段为历史一周为例。通过对历史一周内的CHR日志提取特征，输入至初始神经网络模型，由该初始神经网络模型学习正常UE在参考时长内的行为特征序列。参考时长可以基于场景或经验设置，例如，以参考时长为5分钟为例，学习正常UE信令流程的过程可离线训练。示例性地，初始神经网络模型可以是隐含马尔柯夫模型(hidden markovmodel，HMM)。HMM的基本思想是通过学习大量正常UE的信令流程序列建立UE信令流程序列状态机，通过计算状态转换概率识别异常UE。其中，序列状态机包括序列异常、分组技术异常、时间行为异常和流程技术异常几种状态。
在检测信令风暴时，获取CHR日志后，对至少一个UE的CHR日志进行特征提取，基于提取的特征分析得到至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列。通过将分析得到的每个UE的行为特征序列输入至训练好的神经网络模型中，基于神经网络模型进行在线检测。以HMM为例，由HMM识别该UE的行为特征序列是否正常，从而确定该UE为正常UE还是恶意UE，恶意UE即产生导致信令风暴的信令的UE，也即目标UE。示例性地，行为特征序列满足正常流程的UE为正常UE，行为特征序列不满足正常流程的UE为恶意UE。例如，在5分钟时长内，如果UE对应的行为特征序列为service request(12:00:14)-->service request(12:00:15)-->CN init detach(12:03:15)-->service request(12:03:20)，则为正常UE对应的行为特征序列。如果UE对应的行为特征序列为attach(12:05:06)-->TAU(12:05:07)-->TAU(12:05:07)-->TAU(12:05:08)-->attach(12:05:10)-->detach(12:05:15)-->TAU(12:05:33)-->detach(12:05:44)，这一行为特征显示在5分钟内，该UE频繁附着和去附着，因此，为异常UE对应的异常行为特征序列。
当检测到异常UE对应的异常行为特征序列后，后续可进一步确定异常UE安全事件，例如是恶意UE增值业务服务，则将该安全事件推送至终端。
示例性地，当识别出异常行为特征序列时，将异常行为特征序列对应的UE作为目标UE之后，还包括：当存在多个异常行为特征序列对应的目标UE时，对多个异常行为特征序列对应的目标UE进行关联。
如图6所示，当检测到信令风暴时，确定出的目标UE的特征即图6中异常UE群体画像的内容，包括异常UE的接入时间、接入时长、流程计数、流程分组计数和信令流程序列。而检测到信令风暴时，被信令风暴攻击的核心网信令DDoS攻击关键特征包括接入UE数量增量、流程计数增量、流程分组计数增量和流程分组计数比例，根据异常UE群体画像和核心网信令DDoS攻击关键特征可以得到恶意UE信令面特征。通过基于异常UE群体画像和核心网信令DDoS攻击关键特征进行恶意UE判定，从而得到信令面恶意UE的IMSI。此外，基于流探针上报的告警日志可以确定告警的UE的IP，在得到信令面恶意UE的IMSI之后，CHR记录了IP与IMIS的关系，基于控制与命令(C&C)流量检测结果，通过C&C中的IP与IMSI查询(即CC UE IP查询得到恶意UE IMSI)，得到数据面C&C恶意UE的IMSI。通过将信令面恶意UE的IMSI和数据面C&C恶意UE的IMSI进行关联，从而确定恶意UE的IMSI。
需要说明的是，图6仅以流探针上报了UE的告警信息为例，在CIS未获取到流探针上报的UE的告警信息的情况下，可以省略执行图6中的第二步，而直接采用第一步和第二步确定恶意UE的IMSI。
305，对目标UE进行信令阻断。
在一种示例性实施例中，对目标UE进行信令阻断，包括：将信令风暴的信息及目标UE的信息处理为安全事件，以基于安全事件的阻断策略进行信令阻断。
本申请实施例不对安全事件的阻断策略进行过限定，例如，将封装的安全事件进行推送，使得运维监控人员监控到此安全事件后，通过手动下发阻断命令对该安全事件涉及的目标UE进行信令阻断。
在另一种示例性实施例中，还可以调用核心网的阻断接口，该阻断接口可以如图2中的接口6所示，通过调用核心网的接口6向核心网下发IMSI进行阻断。核心网根据IMSI和TMSI的关系，将产生信令风暴的目标UE的TMSI下发给无线进行空口阻断。
此外，不同安全事件可以有不同的阻断策略。由于发生信令风暴的目标UE有可能是用于DDoS的虚假源，该类目标UE的阻断优先级需要更高。对此，本申请实施例包括对不同类型的目标UE采用不同的阻断优先级进行阻断。示例性地，对目标UE进行信令阻断，包括：对目标UE进行虚假源探测，得出目标UE中的虚假源，虚假源是指采用虚假地址进行通信的UE；采用第一优先级的阻断策略对目标UE中的虚假源进行信令阻断，采用第二优先级的阻断策略对目标UE中的非虚假源进行信令阻断；其中，第一优先级高于第二优先级。
在一种示例性实施例中，对目标UE进行虚假源探测，得出目标UE中的虚假源，包括：获取目标UE的IMSI，基于目标UE的IMSI对目标UE进行寻呼，根据寻呼结果确定目标UE中的虚假源。例如，如果基于目标UE的IMSI对目标UE进行寻呼，如果寻呼结果为寻呼成功，则目标UE为非虚假源，如果寻呼结果为寻呼失败，则目标UE为虚假源。
综上所述，本申请实施例提供的方法，通过话统信息进行信令风暴检测，当检测到信令风暴时，基于UE的CHR日志确定产生导致信令风暴的信令的目标UE，通过对目标UE进行信令阻断，以此更加准确地阻断信令风暴，提高阻断效果。此外，针对确定出的目标UE，进一步确认是否为虚假源，以采用不同优先级进行阻断，进一步提升了阻断效果。
上述阻断信令风暴的过程可参见图7。如图7所示，以CIS为执行主体为例，该阻断信令风暴的过程包括步骤71-76。71，CIS获取话统/CHR日志，对话统/CHR日志中的数据进行预处理，得到检测DDoS需要的输入数据。72，采用神经网络模型进行DDoS检测，得到DDoS检测结果，即监测是否产生信令风暴。73，当检测到信令风暴时，基于信令风暴的信令特征及UE的CHR日志对UE进行关联分析，确定产生导致信令风暴的信令的目标UE，即恶意UE。此外，示例性地，还可进一步通过对恶意UE进行虚假源探测，确定出恶意UE中的虚假源。74，将信令风暴的信息及恶意UE的信息处理为DDoS安全事件，以基于安全事件的阻断策略进行信令阻断。例如，75，自动调用核心网联动接口执行阻断操作，或者，76，采用事件通报的方式将安全事件推送至运维监控端，由运维监测人员手动调用核心网联动接口执行阻断操作，从而阻断信令风暴。
需要说明的是，本申请实施例仅以图2所示的系统为例，对本申请实施例提供的阻断信令风暴的方法进行的说明，但并不对本申请实施例提供的方法所应用的场景进行限定。除了图2所示的系统，以及图2所示的系统中所涉及的协议外，还可以应用于其他协议的交互上。也就是说，本申请实施例提供的方法所涉及的协议可以灵活的扩展。
本申请实施例还提供了一种阻断信令风暴的装置，参见图8，该阻断信令风暴的装置包括：获取模块801、检测模块802、确定模块803和阻断模块804。
获取模块801，用于获取话统信息，话统信息是指话务性能指标的统计及输出信息。
检测模块802，用于基于话统信息进行信令风暴检测。
获取模块801，还用于当检测到信令风暴时，获取至少一个用户设备UE的呼叫历史记录CHR日志，CHR日志是指用于记录用户在呼叫过程中出现的问题的日志文件。
确定模块803，用于基于至少一个UE的CHR日志确定目标UE，目标UE是指产生导致信令风暴的信令的UE。
阻断模块804，用于对目标UE进行信令阻断。
在一种示例性实施例中，阻断模块804，用于对目标UE进行虚假源探测，得出目标UE中的虚假源，虚假源是指采用虚假地址进行通信的UE；采用第一优先级的阻断策略对目标UE中的虚假源进行信令阻断，采用第二优先级的阻断策略对目标UE中的非虚假源进行信令阻断；其中，第一优先级高于第二优先级。
在一种示例性实施例中，阻断模块804，用于获取目标UE的国际移动用户识别码IMSI，基于目标UE的IMSI对目标UE进行寻呼，根据寻呼结果确定目标UE中的虚假源。
在一种示例性实施例中，话统信息包括基站上报的所述基站的话统日志及核心网设备上报的核心网的话统日志中的一种或多种；所述至少一个UE的CHR日志包括所述基站上报的所述至少一个UE的信令日志和所述核心网设备上报的所述至少一个UE的信令日志中的一种或多种。
在一种示例性实施例中，至少一个UE的CHR日志还包括：流探针上报的至少一个UE的告警日志。
在一种示例性实施例中，确定模块803，还用于对至少一个UE的CHR日志进行特征提取；基于提取的特征分析得到至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列；采用神经网络模型对至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列进行识别；当识别出异常行为特征序列时，将异常行为特征序列对应的UE作为目标UE，神经网络模型采用正常UE对应的行为特征序列进行训练得到。
在一种示例性实施例中，确定模块803，还用于当存在多个异常行为特征序列对应的目标UE时，对多个异常行为特征序列对应的目标UE进行关联。
在一种示例性实施例中，阻断模块804，用于将信令风暴的信息及目标UE的信息处理为安全事件，以基于安全事件的阻断策略进行信令阻断。
本申请实施例提供的装置，通过话统信息进行信令风暴检测，当检测到信令风暴时，基于UE的CHR日志确定产生导致信令风暴的信令的目标UE，通过对目标UE进行信令阻断，以此更加准确地阻断信令风暴，提高阻断效果。
此外，针对确定出的目标UE，进一步确认是否为虚假源，以采用不同优先级进行阻断，进一步提升了阻断效果。
应理解的是，上述图8提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
参见图9，本申请实施例还提供一种阻断信令风暴的设备900，图9所示的阻断信令风暴的设备900用于执行上述阻断信令风暴的方法所涉及的操作。该阻断信令风暴的设备900包括：存储器901、处理器902及接口903，存储器901、处理器902及接口903之间通过总线904连接。
其中，存储器901中存储有至少一条指令，至少一条指令由处理器902加载并执行，以实现上述任一所述的阻断信令风暴的方法。
接口903用于与网络中的其他设备进行通信，该接口903可以通过无线或有线的方式实现，示例性地，该接口903可以是网卡。
应理解的是，图9仅仅示出了阻断信令风暴的设备900的简化设计。在实际应用中，阻断信令风暴的设备可以包含任意数量的接口，处理器或者存储器。此外，上述处理器可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing，DSP)、专用集成电路(application specificintegrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者是任何常规的处理器等。值得说明的是，处理器可以是支持进阶精简指令集机器(advanced RISC machines，ARM)架构的处理器。
进一步地，在一种可选的实施例中，上述存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
该存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者，其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用。例如，静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic random access memory，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data dateSDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(directrambus RAM，DR RAM)。
应理解的是，上述图9提供的设备在实现其功能时，具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
还提供了一种计算机可读存储介质，存储介质中存储有至少一条指令，指令由处理器加载并执行以实现如上任一方法实施例所述的阻断信令风暴的方法。
本申请提供了一种计算机程序，当计算机程序被计算机执行时，可以使得处理器或计算机执行上述方法实施例中对应的各个操作和/或流程。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid StateDisk)等。
以上所述仅为本申请的实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (18)

1.一种阻断信令风暴的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取话统信息，所述话统信息是指话务性能指标的统计及输出信息；
基于所述话统信息进行信令风暴检测；
当检测到信令风暴时，获取至少一个用户设备UE的呼叫历史记录CHR日志，所述CHR日志包含所述至少一个UE在呼叫过程中出现的问题的记录；
基于所述至少一个UE的CHR日志确定目标UE，所述目标UE是指产生导致所述信令风暴的信令的UE；
对所述目标UE进行信令阻断。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标UE进行信令阻断，包括：
对所述目标UE进行虚假源探测，得出所述目标UE中的虚假源，所述虚假源是指采用虚假地址进行通信的UE；
采用第一优先级的阻断策略对所述目标UE中的虚假源进行信令阻断，采用第二优先级的阻断策略对所述目标UE中的非虚假源进行信令阻断，其中，所述第一优先级高于所述第二优先级。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标UE进行虚假源探测，得出所述目标UE中的虚假源，包括：
获取目标UE的国际移动用户识别码IMSI，基于所述目标UE的IMSI对所述目标UE进行寻呼，根据寻呼结果确定所述目标UE中的虚假源。
4.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，所述话统信息包括基站上报的所述基站的话统日志及核心网设备上报的核心网的话统日志中的一种或多种；
所述至少一个UE的CHR日志包括所述基站上报的所述至少一个UE的信令日志和所述核心网设备上报的所述至少一个UE的信令日志中的一种或多种。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述至少一个UE的CHR日志还包括：流探针上报的所述至少一个UE的告警日志。
6.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个UE的CHR日志确定目标UE，包括：
对所述至少一个UE的CHR日志进行特征提取；
基于提取的特征分析得到所述至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列；
采用神经网络模型对所述至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列进行识别；
当识别出异常行为特征序列时，将异常行为特征序列对应的UE作为目标UE，所述神经网络模型采用正常UE对应的行为特征序列进行训练得到。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述当识别出异常行为特征序列时，将异常行为特征序列对应的UE作为目标UE之后，还包括：
当存在多个异常行为特征序列对应的目标UE时，对所述多个异常行为特征序列对应的目标UE进行关联。
8.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，所述对所述目标UE进行信令阻断，包括：
将所述信令风暴的信息及所述目标UE的信息处理为安全事件，以基于所述安全事件的阻断策略进行信令阻断。
9.一种阻断信令风暴的装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取话统信息，所述话统信息是指话务性能指标的统计及输出信息；
检测模块，用于基于所述话统信息进行信令风暴检测；
所述获取模块，还用于当检测到信令风暴时，获取至少一个用户设备UE的呼叫历史记录CHR日志，所述CHR日志包含所述至少一个UE在呼叫过程中出现的问题的记录；
确定模块，用于基于所述至少一个UE的CHR日志确定目标UE，所述目标UE是指产生导致所述信令风暴的信令的UE；
阻断模块，用于对所述目标UE进行信令阻断。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述阻断模块，用于对所述目标UE进行虚假源探测，得出所述目标UE中的虚假源，所述虚假源是指采用虚假地址进行通信的UE；采用第一优先级的阻断策略对所述目标UE中的虚假源进行信令阻断，采用第二优先级的阻断策略对所述目标UE中的非虚假源进行信令阻断，其中，所述第一优先级高于所述第二优先级。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述阻断模块，用于获取目标UE的国际移动用户识别码IMSI，基于所述目标UE的IMSI对所述目标UE进行寻呼，根据寻呼结果确定所述目标UE中的虚假源。
12.根据权利要求9-11中任一所述的装置，其特征在于，所述话统信息包括基站上报的所述基站的话统日志及核心网设备上报的核心网的话统日志中的一种或多种；
所述至少一个UE的CHR日志包括所述基站上报的所述至少一个UE的信令日志和所述核心网设备上报的所述至少一个UE的信令日志中的一种或多种。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述至少一个UE的CHR日志还包括：流探针上报的所述至少一个UE的告警日志。
14.根据权利要求9-11中任一所述的装置，其特征在于，所述确定模块，用于对所述至少一个UE的CHR日志进行特征提取；基于提取的特征分析得到所述至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列；采用神经网络模型对所述至少一个UE中的每个UE分别对应的行为特征序列进行识别；当识别出异常行为特征序列时，将异常行为特征序列对应的UE作为目标UE，所述神经网络模型采用正常UE对应的行为特征序列进行训练得到。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还用于当存在多个异常行为特征序列对应的目标UE时，对所述多个异常行为特征序列对应的目标UE进行关联。
16.根据权利要求9-11中任一所述的装置，其特征在于，所述阻断模块，用于将所述信令风暴的信息及所述目标UE的信息处理为安全事件，以基于所述安全事件的阻断策略进行信令阻断。
17.一种阻断信令风暴的设备，其特征在于，所述设备包括：
存储器及至少一个处理器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令被所述至少一个处理器加载并执行，以实现权利要求1-8中任一所述的阻断信令风暴的方法。
18.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1-8中任一所述的阻断信令风暴的方法。
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