基于随机森林算法的O域B域5G分流比提升方案

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5G移动通信已进入高速发展阶段,但4G负荷仍然高居不下,如何实现5G快速分流保障用户感知是当前重点关注的热点,反观业界还没有比较成熟的分流比提升手段.针对这一问题,在运营域(O域)和业务域(B域)大数据基础上,采用随机森林算法进行数据分析,在市场指引4G到5G用户精准迁移,在网络指引进行精准规划建设及网络优化,整体分流比提升至11.35%,5G活跃用户数增长5倍,流量驻留比提升3倍,具有广泛推广可行性.
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人工智能(Artificial Intelligence,AI)的快速发展为网络空间安全对抗提供了新的思路和技术手段,然而AI在网络安全领域的应用将加剧网络攻防对抗的速度、烈度、复杂度.通过研究基于深度强化学习的网络空间智能安全防护,探索了网络空间安全防御智能化问题的解决方法和过程.此外使用深度学习提取网络安全态势数据特征,构建智能体,回报函数将网络攻击威胁度作为奖惩引导学习,强化学习判断策略和动作好坏,通过在虚拟网络空间综合靶场训练学习获得安全防护智能体和最优安全防护策略.