摘要：攻击者常使用域名生成算法(DGA)生成大量的随机域名来传输恶意软件控制指令,而传统DGA检测方法存在计算量大、检测精确度低等问题,采用机器学习和深度学习的方法可极大缓解上述问题。首先从域名的基本特征、语言特征和统计特征3个方面对DGA域名和正常域名进行特征提取,在特征集上采用机器学习算法进行模型训练;同时,采用长短期记忆(LSTM)网络以域名字符串的嵌入向量作为输入,提取域名的深度特征进行域名检测。通过查准率、召回率、F1-score、ROC曲线、AUC值等评测指标对模型训练结果进行对比,获得较优的DGA域名检测模型。

摘要：通过对广东联通全省3G数据网络性能指标进行的监控分析发现,目前HSPA+(64QAM)应用比例不高,无法有效体现高速移动网络的优势,以及无法进一步提升用户的移动上网感知。为此,通过对省内3个主设备厂家的网络进行试点,重点对HSPA+功能启用的各种制约因素进行分析研究,由此提出针对HSPA+网络的性能提升方案,后续在全省进行应用推广,取得了良好的优化效果,对HSPA+/DC网络性能优化具有较大的指导意义。

摘要：对于现网存量站点无新增配套空间的站点,需通过对现网天馈整合为5G建设提供安装位置和空间。通过分析中国联通和中国电信频谱和网络制式特点、现网天馈和系统的关系,结合当前双方共建共享的形势,总结出多种需整合天馈场景下利用4+4、4+6、4+8多频段多端口天线或A+P天线进行天馈整合,为5G天馈安装提供位置和空间的技术方案,并通过实例验证天馈整合后4G/5G网络均正常。天馈整合方案可供天面空间不足场景部署5G参考。

摘要：主要介绍中国联通广东分公司基于SD-UTN开展的智能专线业务创新。通过网络架构优化、跨厂家互通、网络预覆盖等手段实现网络重构,并引入SDN控制系统实现网络智能化及开放化。基于重构后的智能化网络,打通SDN控制系统和生产系统,实现业务自动化、用户自助服务等创新业务体验,体现了SDUTN解决方案的商业价值,最终SD-UTN智能专线成功上市。

摘要：随着移动互联网技术的快速演进,运营商为支持WAP1.x手机上网而部署的WAP网关凸显出对用户感知的影响。分析了目前运营商提供的NET和WAP 2种上网模式,提出了WAP流量引流的可行的用户感知优化方案。通过方案的部署,既充分利用了现网资源,避免了对用户使用模式的影响,又有效提升了用户的业务感知,是运营商网络结构优化的一种有效方案。

摘要：5G带来通信网络能力提升的同时,全新的网络形态和网络规模也给运维工作带来了极大的挑战,而变化最大的5G核心网,由传统CT网络演变成NFV+SDN网络,传统的OSS工具已难以支撑。随着大数据和人工智能的发展,采用AI技术实现智能运维成为解决5GC网络监控、隐患发现、故障定位/修复的主要手段。重点探讨AI算法在5GC网络指标异常检测、KPI-告警关联中的应用。

摘要：NSA组网下,由于NSA终端的信令面承载在LTE上,终端的移动性管理复杂度高,需采用适用于现网的LTE与NR协同策略,以保障更好的NR业务体验。从NSA组网与共建共享背景出发,对NSA终端与4G终端的移动性需求进行了分析,提出了适用于非共享场景与共享场景的移动性管理方案,最后针对共享场景产生的终端管理问题进行案例分析。

摘要：在支撑市场大发展的要求下,5G网络质量和用户感知成为5G网络运营优化的重点,而5G基站峰值速率是评估网络性能的重要指标。如何有效地促进5G用户增长,提升5G基站峰值速率已成为网络优化工作关注的重点。针对5G工程优化阶段基站影响5G峰值速率的因素进行分析并提出有效的解决方案,对后续5G NSA基站峰值速率优化有借鉴意义。

摘要：介绍了广东联通在AI创新领域进行的一项网络智能化运维实践,提出一种基于AI关联分析的网络设备配置异常监测方法,创造性地以AI关联分析中得到的弱关联规则构建异常特征模型,从海量配置数据中快速发现配置异常。该算法具备自学习、自挖掘能力,具备良好的泛化性和应用推广性,能有效应对5G时代大量网络新建和网络改造带来的配置稽核工作量爆发式增长。

摘要：广东联通基于集团CPE-OTN自研控制平台能力,结合本省传送网络现状,首次提出以自主研发提升网络SDN能力为中心,推进网络架构扁平化、控制面智能化、业务编排定制化的SDN三层网络架构演进的总体目标,从管理架构创新、业务流程重构、产品开发联合交付模式3个维度重构广东联通传送网SDN网络管理架构体系,快速突破单厂家单域SDN网络限制,实现新架构的演进与现有架构平滑集成以及SDN能力部署。