CN113992730A - 一种基于知识构建的用户行为模拟方法、模拟系统、定制系统、计算机及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于知识构建的用户行为模拟方法、模拟系统、定制系统、计算机及存储介质，属于行为模拟技术领域。首先，捕获网络节点用户行为数据；所述用户行为数据包括采集键鼠操作数据和应用程序事件操作数据；其次，根据键鼠操作数据和应用程序事件操作数据生成状态‑操作元序列，学习状态‑操作元序列生成用户行为模拟操作序列；最后，根据用户行为模拟操作序列模拟键鼠操作，生成键鼠操作模拟程序。本发明解决现有技术中存在的网络流量模拟的真实性不足的技术问题。实现了对真实网络用户的行为模拟，从而生成仿真度高的网络流量。
Description
技术领域
本申请涉及一种模拟方法，尤其涉及一种基于知识构建的用户行为模拟方法、模拟系统、定制系统、计算机及存储介质，属于行为模拟技术领域。
背景技术
随着计算机技术的进步，网络空间安全技术之间的对抗日益激烈。为验证网络安全技术的安全性和可靠性，进行网络技术对抗演练，可通过建设网络靶场、模拟真实网络场景进行实现。在网络靶场建设过程中，需要生成具有高逼真度的网络流量。网络用户在操作应用软件过程中会在网络链路中生成流量。然而网络应用软件生成的网络协议一般为私有协议，因此通过模拟网络用户行为、行为代理的方式驱动应用软件可模拟真实的网络流量，进而模拟具有高逼真度的网络场景。
现有网络流量生成技术主要用于测试网络工况、网络设备的性能而忽视了网络流量模拟的真实性。而在用户行为模拟方面，一般采用键盘鼠标操作行为回放、脚本生成的方式，无法实现可信性高、通用性强的网络用户行为模拟。
发明内容
在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。
鉴于此，为解决现有技术中存在的网络流量模拟的真实性不足的技术问题，本发明提供一种基于知识构建的用户行为模拟方法、模拟系统、定制系统、计算机及存储介质
方案一：本发明提供了一种基于知识构建的用户行为模拟方法，包括以下步骤：
S1.捕获网络节点用户行为数据；所述用户行为数据包括采集键鼠操作数据和应用程序事件操作数据；
S2.根据S1所述的键鼠操作数据和应用程序事件操作数据生成状态-操作元序列，学习状态-操作元序列生成用户行为模拟操作序列；
S3.根据用户行为模拟操作序列模拟键鼠操作，生成键鼠操作模拟程序。
优选的，S1所述捕获的具体方法是，包括以下步骤：
S11.基于消息钩子记录键鼠操作的数据，基于句柄查看工具遍历应用程序事件操作，建立应用程序操作句柄树；在采集应用程序事件操作数据时，根据句柄树标识，周期性查询并记录应用程序的操作状态；
S12.对采集后的键鼠数据和应用程序事件操作数据进行切分；
S13.对应用程序事件操作的每一个特征值进行数据统计，过滤不符合统计特征的数据。
优选的，S12所述对采集后的键鼠数据和应用程序事件操作数据进行切分的具体方法是，其中对于键鼠操作，将其切分为具有时间间隔的操作数据；对于应用程序事件操作数据，将其按时间切分为不同的窗口事件。
优选的，S2所述根据S1所述的键鼠操作数据和应用程序事件操作数据生成状态-操作元序列的具体方法是：将键鼠功能操作数据与应用程序事件操作数据根据时间戳进行合并，生成包含具有时间序列的应用程序事件数据操作数据和键鼠功能操作数据的状态-操作元序列。
优选的，S2所述学习状态-操作元序列生成用户行为模拟操作序列的具体方法是，将状态-操作元序输入深度学习模型GPT-2中对序列模式进行学习，输出用户行为模拟操作序列。
方案二、一种基于知识构建的用户行为模拟系统，用于实现方案一所述方法的系统，包括用户行为数据采集模块、用户行为建模模块和键鼠操作模拟模块；所述行为数据采集模块用于采集键鼠操作数据和应用程序事件操作数据，并将采集数据实时写入数据库中；所述用户行为建模模块，用于键鼠操作数据和应用程序事件操作数据生成状态-操作元序列，学习状态-操作元序列生成用户行为模拟操作序列，并将用户行为模拟操作序列写入到数据库中；用户行为模拟模块用于根据用户行为模拟操作序列模拟键鼠操作时间，生成键鼠操作模拟程序。
方案三、一种用户行为模拟定制系统，将方案一所述的键鼠操作模拟程序和依赖环境使用Dockerfile文件封装到镜像生成键鼠模拟程序镜像；基于docker容器编排方法使用docker-compose.yml文件依次用镜像启动容器，每个容器对应不同的键鼠模拟程序；用户可根据云服务平台选择不同的容器定制不同的键鼠模拟程序。
方案四、一种计算机，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现方案一所述一种基于知识构建的用户行为模拟的步骤。
方案五、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现方案一所述一种基于知识构建的用户行为模拟。
本发明的有益效果如下：本发明提供了一种高效、多粒度的、可扩展性强的用户行为模拟方法，可以模拟真实的网络用户行为从而生成仿真度高的网络流量。本发明在宏观行为上，基于序列预测，实现了用户连续多应用软件行为模拟。在中观行为上，通过消息驱动或图像识别驱动混合实现单个软件行为模拟。在微观行为上利用键鼠行为模板实现功能操作的模拟。基于函数即服务云平平台将用户行为拆分为多种行为函数，实现并模拟定制化、可扩展化的多种应有程序实例并提升模拟效率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明方法流程示意图；
图2为本申请GPT网络训练过程示意图；
图3为本申请GPT网络生成过程示意图；
图4为本申请系统结构示意图；
图5为本申请模拟镜像过程示意图；
图6为本申请定制系统结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请实施例中的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本申请的示例性实施例进行进一步详细的说明，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是所有实施例的穷举。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1、参照图1-3说明本实施方式，一种基于知识构建的用户行为模拟方法，包括以下步骤：
S1.捕获网络节点用户行为数据；所述用户行为数据包括采集键鼠操作数据和应用程序事件操作数据；包括以下步骤：
S11.基于消息钩子记录键鼠操作的数据，基于句柄查看工具遍历应用程序事件操作，建立应用程序操作句柄树；在采集应用程序事件操作数据时，根据句柄树标识，周期性查询并记录应用程序的操作状态；
S12.对采集后的键鼠数据和应用程序事件操作数据进行切分；具体方法是，对于键鼠操作，将其切分为具有时间间隔的操作数据；对于应用程序事件操作数据，将其按时间切分为不同的窗口事件。
S13.对应用程序事件操作的每一个特征值进行数据统计，过滤不符合统计特征的数据。在计算机系统资源(如CPU、内存)占用较多时，操作系统记录的用户行为数据可能会出现记录异常数据的或部分重复数据的情况，从而影响模拟用户行为的准确性，因此，本发明对原始数据进行去噪，过滤不符合统计特征的数据。
具体的，统计特征包括鼠标的坐标移动特征、鼠标点击的时间和频次特征、鼠标按住按键的拖拽特征、键盘的击键特征、键盘的击键位置的特征。
S2.根据S1所述的键鼠操作数据和应用程序事件操作数据生成状态-操作元序列，学习状态-操作元序列生成用户行为模拟操作序列；具体方法是：将键鼠功能操作数据与应用程序事件操作数据根据时间戳进行合并，生成包含具有时间序列的应用程序事件数据操作数据和键鼠功能操作数据的状态-操作元序列。
具体的，S2所述学习状态-操作元序列生成用户行为模拟操作序列的具体方法是，将状态-操作元序输入深度学习模型GPT-2中对序列模式进行学习，输出用户行为模拟操作序列。
具体的，将状态-操作元序输入至GPT网络进行训练(训练过程参照图2)，GPT网络首先估计并计算下一个键鼠操作状态概率P，然后重新将状态-操作元序输入至GPT-2网络，直到GPT-2网络生成用户模拟操作序列(生成过程参照图3)。
S3.根据用户行为模拟操作序列模拟键鼠操作，生成键鼠操作模拟程序。
具体的，运行应用程序的同时运行键鼠操作模拟程序即可实现用户行为模拟。
实施例2、参照图4说明本实施方式，一种基于知识构建的用户行为模拟系统，用于实现方案一所述方法的系统，包括用户行为数据采集模块、用户行为建模模块和键鼠操作模拟模块；所述行为数据采集模块用于采集键鼠操作数据和应用程序事件操作数据，并将采集数据实时写入数据库中；所述用户行为建模模块，用于键鼠操作数据和应用程序事件操作数据生成状态-操作元序列，学习状态-操作元序列生成用户行为模拟操作序列，并将用户行为模拟操作序列写入到数据库中；用户行为模拟模块用于根据用户行为模拟操作序列模拟键鼠操作时间，生成键鼠操作模拟程序。
实施例3、参照图5-6说明本实施方式，一种用户行为模拟定制系统，将方案一所述的键鼠操作模拟程序和依赖环境使用Dockerfile文件封装到镜像生成键鼠模拟程序镜像；基于docker容器编排方法使用docker-compose.yml文件依次用镜像启动容器，每个容器对应不同的键鼠模拟程序；用户可根据云服务平台选择不同的容器定制不同的键鼠模拟程序。封装过程参照图5，定制过程参照图6。
本申请基于知识构建的用户模拟行为方法提供了一种高效、多粒度的、可扩展性强的用户行为模拟方法，可以模拟真实的网络用户行为从而生成仿真度高的网络流量。其主要核心内容包括：
(1)对网络节点用户行为进行捕获。细粒度的捕获用户对键盘和鼠标的功能操作；同时粗粒度的对网络节点主机的桌面状态、应用软件状态与和操作行为进行采集和记录。
(2)分别从键鼠功能操作、应用程序操作提取行为特征，建立行为知识库。
(3)基于函数即服务云平平台将用户行为拆分为多种行为函数，实现并模拟定制化、可扩展化的多种应有程序实例并提升模拟效率。
本申请在宏观行为上，基于序列预测，实现了用户连续多应用软件行为模拟。在中观行为上，通过消息驱动或图像识别驱动混合实现单个软件行为模拟。在微观行为上利用键鼠行为模板实现功能操作的模拟。
实施例4、一种计算机，本发明的计算机装置可以是包括有处理器以及存储器等装置，例如包含中央处理器的单片机等。并且，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述的基于CREO软件的可修改由关系驱动的推荐数据的推荐方法的步骤。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(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该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
实施例5、计算机可读存储介质
本发明的计算机可读存储介质可以是被计算机装置的处理器所读取的任何形式的存储介质，包括但不限于非易失性存储器、易失性存储器、铁电存储器等，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当计算机装置的处理器读取并执行存储器中所存储的计算机程序时，可以实现上述的基于CREO软件的可修改由关系驱动的建模数据的建模方法的步骤。
所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
尽管根据有限数量的实施例描述了本发明，但是受益于上面的描述，本技术领域内的技术人员明白，在由此描述的本发明的范围内，可以设想其它实施例。此外，应当注意，本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的，而不是为了解释或者限定本发明的主题而选择的。因此，在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本发明的范围，对本发明所做的公开是说明性的，而非限制性的，本发明的范围由所附权利要求书限定。
Claims (9)
1.一种基于知识构建的用户行为模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.捕获网络节点用户行为数据；所述用户行为数据包括采集键鼠操作数据和应用程序事件操作数据；
S2.根据S1所述的键鼠操作数据和应用程序事件操作数据生成状态-操作元序列，学习状态-操作元序列生成用户行为模拟操作序列；
S3.根据用户行为模拟操作序列模拟键鼠操作，生成键鼠操作模拟程序。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1所述捕获的具体方法是，包括以下步骤：
S11.基于消息钩子记录键鼠操作的数据，基于句柄查看工具遍历应用程序事件操作，建立应用程序操作句柄树；在采集应用程序事件操作数据时，根据句柄树标识，周期性查询并记录应用程序的操作状态；
S12.对采集后的键鼠数据和应用程序事件操作数据进行切分；
S13.对应用程序事件操作的每一个特征值进行数据统计，过滤不符合统计特征的数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S12所述对采集后的键鼠数据和应用程序事件操作数据进行切分的具体方法是，其中对于键鼠操作，将其切分为具有时间间隔的操作数据；对于应用程序事件操作数据，将其按时间切分为不同的窗口事件。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，S2所述根据S1所述的键鼠操作数据和应用程序事件操作数据生成状态-操作元序列的具体方法是：将键鼠功能操作数据与应用程序事件操作数据根据时间戳进行合并，生成包含具有时间序列的应用程序事件数据操作数据和键鼠功能操作数据的状态-操作元序列。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，S2所述学习状态-操作元序列生成用户行为模拟操作序列的具体方法是，将状态-操作元序列输入深度学习模型GPT-2中对序列模式进行学习，输出用户行为模拟操作序列。
6.一种基于知识构建的用户行为模拟系统，其特征在于，用于实现权利要求1-5任一项所述方法的系统，包括用户行为数据采集模块、用户行为建模模块和键鼠操作模拟模块；所述行为数据采集模块用于采集键鼠操作数据和应用程序事件操作数据，并将采集数据实时写入数据库中；所述用户行为建模模块，用于键鼠操作数据和应用程序事件操作数据生成状态-操作元序列，学习状态-操作元序列生成用户行为模拟操作序列，并将用户行为模拟操作序列写入到数据库中；用户行为模拟模块用于根据用户行为模拟操作序列模拟键鼠操作时间，生成键鼠操作模拟程序。
7.一种用户行为模拟定制系统，其特征在于，将权利要求1所述的键鼠操作模拟程序和依赖环境使用Dockerfile文件封装到镜像生成键鼠模拟程序镜像；基于docker容器编排方法使用docker-compose.yml文件依次用镜像启动容器，每个容器对应不同的键鼠模拟程序；用户可根据云服务平台选择不同的容器定制不同的键鼠模拟程序。
8.一种计算机，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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