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摘 要：隨著物聯(lián)網業(yè)務的快速發(fā)展，復雜多樣的應用場景給物聯(lián)網卡的運營管理帶來了巨大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的管理手段已經無法滿足物聯(lián)網卡使用的監(jiān)管要求。首先總結物聯(lián)網卡異常使用現(xiàn)狀及管理手段，分析現(xiàn)有異常識別方法的不足，提出了基于圖神經網絡和Count-Min Sketch算法的物聯(lián)網卡畫像特征融合構建方法，以及基于 XGBoost算法的異常流量識別模型。基于以上技術，實現(xiàn)了對物聯(lián)網卡的智能監(jiān)測，提升了違規(guī)識別的準確率和召回率。
關鍵詞：物聯(lián)網卡；異常流量；圖神經網絡；特征融合；XGBoost算法
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.09.010
前言
物聯(lián)網是在互聯(lián)網基礎上延伸和擴展的網絡，將各種信息傳感設備與網絡結合起來而形成的一個巨大網絡，實現(xiàn)物與物、物與人的泛在連接。自 2020 年以來，5G 網絡加快部署，在 5G 的牽引下，物聯(lián)網迎來了全面發(fā)展期，據(jù) GSMA 預測，2025 年全球物聯(lián)網連接數(shù)將達到252億，遠高于2017年的63億。
物聯(lián)網卡是指運營商使用專用號段及專用網絡，實現(xiàn)人、機、物之間通信連接的用戶識別卡，物聯(lián)網卡是物聯(lián)網技術的核心。隨著物聯(lián)網的發(fā)展，物聯(lián)網開卡量也大幅增加，給運營商卡安全管理帶來了挑戰(zhàn)。違規(guī)人員通常利用物聯(lián)網卡資費較低的優(yōu)勢，把物聯(lián)網卡當作普通用戶卡進行售賣，對物聯(lián)網卡進行惡意轉售、違規(guī)挪用和盜用，擾亂了市場秩序，給運營商帶來了經濟損失，同時也影響了物聯(lián)網業(yè)務的安全性。
