Page 39 - 网络电信2016第16期

解决方案

而这些问题需要经验丰富的工程师花费颇多的时间进行调查分 主动安全防护：ICT行业目前正面临日益增长的安全事件。
析，以给出解决办法。这一过程可能会持续很长时间，从而引 这些事件导致了大量的商业后果，包括断网、经济损失和信誉受
起客户的不满，并且增加网络的运营成本。在当今这个客户 损。华为相信机器学习对于在网络各层建立强大的安全防护有着
希望任何问题都能够即时解决的时代，这一方法显然是不适用 不可或缺的意义。基于机器学习的行为分析将显著地提高网络检
的。通过运用诊断型分析技术，我们可以快速、准确地进行根 测攻击、自动分析数据和识别孤立行为之间关系的能力。
因分析，发现并解决网络问题，甚至在问题发生之前就将其化
解。 在过去，华为开展了一系列项目来开发机器学习技术，并
且研究如何在管道设计与运营中运用机器学习技术。比如，华
自动化以及闭环优化：今天，网络优化依赖于人员的工程 为已经在现网上进行了小区层面的异常检测和根因分析试验，
知识以及处理和分析能力。但是，
随着网络技术变得更加复杂以及降 并且得到了运营商的高度评价；针
低成本的压力日益增长，运营商需 对网络覆盖和容量优化的自学习/
要更加自动化以及扩展性更好的解 自调整技术也已经成为华为自组织
决方案。要实现自动化以及闭环优 网络（SON）解决方案的一部分。目
化需要的关键技术包括根因分析以 前，华为正在继续研究人工智能和
及能够在特定事件场景下触发的优 机器学习，尤其是深度学习和增强
化引擎或者程序。这类优化引擎或 学习领域的最新进展，相信这将会
者程序整合了领域知识以及由数据 增强华为抓取并抽象化底层数据结
驱动的检索设置。 构的能力，从而发掘网络生产的海
量数据所蕴含的价值。
用户体验驱动的网络规划：
对于任何网络部署而言，网络规划 商业路线图
都是第一个也是最关键的步骤。网
络规划的质量在很大程度上决定了网络后续的用户体验和投资 无线通信系统发展迅速，这就
回报。传统的网络规划工具聚焦于相对容易预测的语音业务， 要求底层技术必须演化，以支撑除个人通信之外更大的需求，
但现在数据业务（包括视频）已成为网络流量的主体，这类业 并且支撑未来物联网的发展趋势。服务供应商们正在积极探
务的用户体验高度依赖于参数的优化效果，比如数据吞吐量和 索新的商业模式，从而持续增加商业机会并获取更大的成
时延设置。机器学习和预测型建模可以增强网络规划工具的性 功。人工智能技术在这个过程中扮演着重要的角色，其可以
能，从而使网络更有可能不仅能满足覆盖目标，而且还能满足 帮助人们在系统设计、自动化运营和优化等各个核心环节做
所有客户的用户体验要求。 出更明智的决策。这些关键要素为探索新的商业模式提供了必
不可少的洞察。

全国“伪基站”可被地图实时定位 精度达到50米内

在大数据的支持下，全国伪基站将不再“发现难”，在一张全国地图上就能实时监控，且能精确到50米内定位。
记者获悉，公安部刑侦局与蚂蚁金服集团合作开发的“伪基站实时监控平台”已在全国各地公安机关投入使用，试行4个月以
来，这一平台已协助警方打掉14个以通过伪基站发送含钓鱼网站短信实施银行卡盗用、欺诈犯罪的团伙，其中不乏上游制作者和出
售者。近几年来，不少人都曾收到上述类似虚假诈骗信息，点击后导致资金受损。受害人遍布全国各地。
无一例外的是，这些受害人在收到短信前都遇到了同样的情况：手机信号突然丢失、无网络、收到短信后数秒钟恢复正常。
这一切都源自一种叫做“伪基站”的设备。这一非法设备主要由主机和笔记本电脑组成，能够搜取以其为中心、一定半径范
围内的手机卡信息，并任意冒用他人手机号码强行向用户手机发送诈骗、广告推销等短信息。
随着伪基站的技术更新，伪基站体积越来越小，而且可以通过手机APP操作完成短信内容的编辑，犯罪分子伪装成背包客在人
群密集处行走，即可短时间内向周围人群发出大量短信。
工信部电信研究院安全所副所长魏亮曾对媒体介绍，伪基站的打击难点是发现难，抓获难，定罪难。发现难是伪基站可以很
隐蔽，即使知道某个区域有伪基站也可能难以发现；抓获难是因为使用者可能发送十分钟就走，即使监测到也难以抓获；定罪难是
因为很难说清影响了多少用户，多少通信，多少损失，适用哪条法律，而且伪基站设备还需要权威第三方认定，周期较长。
为提升发现、打击伪基站的能力和水平，今年3月，公安部刑侦局与蚂蚁金服集团合作开发了“伪基站实时监控平台”，实现
了对伪基站进行实时监控的态势。
据蚂蚁金服安全部相关负责人介绍，基于蚂蚁金服及阿里巴巴的大数据模型推出的伪基站实时监控平台，能做到伪基站50米
内精准定位。通过这一平台，全国的伪基站都能被实时定位，而且能动态展示伪基站发送含钓鱼网站的动态信息，为公安机关打防
伪基站相关犯罪提供精准协助。

64 网络电信 二零一六年九月