CN109302381B - Radius属性扩展方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种Radius属性扩展方法、装置、电子设备和计算机可读介质，涉及通信技术领域，包括：获取Radius交互报文，其中，Radius交互报文为认证请求报文、认证响应报文、计费开始请求报文、计费开始响应报文、计费停止请求报文或计费结束响应报文；对Radius交互报文进行特征提取，得到用于表征Radius私有扩展属性的目标属性字段；将目标属性字段输入至目标神经网络中，以确定目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性是否为新增Radius私有扩展属性；如果确定出是，将新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中，通过本申请所提供的方法，能够实现自动学习并自动添加Radius私有扩展属性，以解决现有技术中无法实现私有扩展属性的自动学习和添加的技术问题。

Description

Radius属性扩展方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其是涉及一种Radius属性扩展方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

Radius(Remote Authencation Dial In User Servixe)，是远程认证拨号用户服务的简称。通信领域里，客户端一般为交换机/路由器；服务端为Radius服务器，目前Radius服务器类型众多，各个厂商都有自己的Radius服务器，还有运营商和第三方的Radius服务器。

Radius的Attributes域(属性域)众多，通过携带不同的属性域，来达到用户上线后具有不同功能的效果。随着用户使用场景不断增加，为了满足不断增加的新需求，各厂家对Radius的Attributes域中第26号Vendor-Specific属性进行了扩展，这就意味着各厂家进一步扩展的属性不是标准/统一的。

以限速功能为例，不同公司具有不同的速率字段，这就意味着Radius服务器能下发/识别不同公司的不同速率字段。目前各个厂商还在对Vendor-Specific属性不断扩展。这就要求，Radius服务器需要不断增加各个厂商的Radius私有字典文件，来配合各个厂商的通信设备，而Radius服务器更新私有字典的过程往往是被动的且需要人工参与。

若第三方Radius服务器没有更新某个公司的Radius私有字典，就会导致对接该公司的通信设备时，用户上线后功能失效的情况。在现有技术中，Radius服务器厂商，通过手工的方式添加设备厂商的Radius私有字典；手工的方式添加这个过程往往是被动的，即多是发现问题后，设备厂商通知Radius服务器厂商更新其私有字典，用以支持新功能。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种Radius属性扩展方法、装置、电子设备和计算机可读介质，以使设备自动学习并自动添加Radius私有扩展属性。

第一方面，本申请实施例提供了一种Radius属性扩展方法，包括：获取Radius交互报文，其中，所述Radius交互报文为认证请求报文、认证响应报文、计费开始请求报文、计费开始响应报文、计费停止请求报文或计费结束响应报文；对所述Radius交互报文进行特征提取，得到用于表征Radius私有扩展属性的目标属性字段；将所述目标属性字段输入至目标神经网络中，以确定所述目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性是否为新增Radius私有扩展属性；如果确定出是，将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

进一步地，将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中包括：验证所述新增Radius私有扩展属性的正确性；如果验证通过，则将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

进一步地，验证所述新增Radius私有扩展属性的正确性包括：获取Radius客户端发送的携带所述目标属性字段的模拟Radius交互报文，其中，所述模拟Radius交互报文包括以下至少之一：模拟认证请求报文、模拟计费开始请求报文、模拟计费停止请求报文；基于模拟Radius私有字典中的属性字段校验所述模拟Radius交互报文中携带的所述目标属性字段的合法性，其中，所述目标属性字段合法表示在所述模拟Radius私有字典中能够查找到所述目标属性字段的属性类型、属性名和属性值；如果验证合法，则验证所述目标属性字段正确。

进一步地，所述目标神经网络通过以下步骤确定：部署初始神经网络；获取训练样本报文，其中，所述训练样本报文为Radius交互报文；在所述训练样本报文中提取Radius私有扩展属性字段，其中，所述Radius私有扩展属性字段包括：属性类型、属性名和属性值；将提取到的所述Radius私有扩展属性字段和对应的标签作为初始神经网络的输入，对所述初始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络。

进一步地，所述将所述目标属性字段输入至目标神经网络中，以确定所述目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性是否为新增Radius私有扩展属性，包括：将所述目标属性字段输入至目标神经网络中，得到对应的标签；查询所述标签对应的已记载的Radius私有扩展属性字段，确定是否存在与所述目标属性字段相同的已记载的Radius私有扩展属性字段；若不存在，则确定所述目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性为新增Radius私有扩展属性。

第二方面，本申请实施例还提供了一种Radius属性扩展装置，包括：获取单元，用于获取Radius交互报文，其中，所述Radius交互报文为认证请求报文、认证响应报文、计费开始请求报文、计费开始响应报文、计费停止请求报文或计费结束响应报文；特征提取单元，用于对所述Radius交互报文进行特征提取，得到用于表征Radius私有扩展属性的目标属性字段；确定单元，用于将所述属性字段输入至目标神经网络中，以确定所述目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性是否为新增Radius私有扩展属性；添加单元，用于如果确定出是，将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

进一步地，所述添加单元包括：验证模块，用于验证所述新增Radius私有扩展属性的正确性；添加模块，用于如果验证通过，则将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

进一步地，所述验证模块用于：获取Radius客户端发送的携带所述目标属性字段的模拟Radius交互报文，其中，所述模拟Radius交互报文包括以下至少之一：模拟认证请求报文、模拟计费开始请求报文、模拟计费停止请求报文；基于模拟Radius私有字典中的属性字段校验所述模拟Radius交互报文中携带的所述目标属性字段的合法性，其中，所述目标属性字段合法表示在所述模拟Radius私有字典中能够查找到所述目标属性字段的属性类型、属性名和属性值；如果验证合法，则验证所述目标属性字段正确。

进一步地，所述装置还用于按照以下方式确定所述目标神经网络：部署初始神经网络；获取训练样本报文，其中，所述训练样本报文为Radius交互报文；在所述训练样本报文中提取Radius私有扩展属性的属性字段，其中，所述Radius私有扩展属性字段包括：属性类型、属性名和属性值；将提取到的所述Radius私有扩展属性字段和对应的标签作为初始神经网络的输入，对所述初始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络。

进一步地，所述确定单元用于：将所述目标属性字段输入至目标神经网络中，得到对应的标签；查询所述标签对应的已记载的Radius私有扩展属性字段，确定是否存在与所述目标属性字段相同的已记载的Radius私有扩展属性字段；若不存在，则确定所述目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性为新增Radius私有扩展属性。

第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行上述第一方面任一项所述的方法。

在本申请实施例中，首先，获取Radius交互报文，然后，对Radius交互报文进行特征提取，得到用于表征Radius私有扩展属性的目标属性字段；最后，将目标属性字段输入至目标神经网络中，以确定该目标属性字段所对应的Radius私有扩展属性是否为新增Radius私有扩展属性，其中，如果确定出是，将新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

通过上述描述可知，在本实施例中，通过神经网络自动识别出新增加的Radius私有扩展属性，并自动添加Radius私有扩展属性到Radius Server私有字典里，供后续使用。该方法无需采用手工的方式对Radius私有扩展属性进行添加，且该方法使得相关设备无需再关注各个公司的Radius私有扩展属性，对每个公司的新增的Radius私有扩展属性均能够进行识别和添加，在节省了人力的同时，减少了项目的维护成本，解决了现有技术中依靠于手工方式对Radius私有扩展属性进行添加导致的及时性较差，效率较低的技术问题，从而实现了使设备自动学习并自动添加Radius私有扩展属性的技术效果。

本申请的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本申请实施例的一种Radius属性扩展方法的流程图；

图2是根据本申请实施例的一种组网示意图，；

图3是根据本申请实施例的第一种可选地Radius属性扩展方法的流程图；

图4是根据本申请实施例的第二种可选地Radius属性扩展方法的流程图；

图5是根据本申请实施例的一种Radius属性扩展装置的示意图；

图6是根据本申请实施例的一种电子设备的示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

实施例一：

根据本申请实施例，提供了一种Radius属性扩展方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本申请实施例的一种Radius属性扩展方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取Radius交互报文，其中，所述Radius交互报文为认证请求报文、认证响应报文、计费开始请求报文、计费开始响应报文、计费停止请求报文或计费结束响应报文；

步骤S104，对所述Radius交互报文进行特征提取，得到用于表征Radius私有扩展属性的目标属性字段；

步骤S106，将所述目标属性字段输入至目标神经网络中，以确定所述目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性是否为新增Radius私有扩展属性；

步骤S108，如果确定出是，将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

通过上述描述可知，在本实施例中，通过神经网络自动识别出新增加的Radius私有扩展属性，并自动添加Radius私有扩展属性到Radius Server私有字典里，供后续使用。该方法无需采用手工的方式对Radius私有扩展属性进行添加，且该方法使得相关设备无需再关注各个公司的Radius私有扩展属性，对每个公司的新增的Radius私有扩展属性均能够进行识别和添加，在节省了人力的同时，减少了项目的维护成本，解决了现有技术中依靠于手工方式对Radius私有扩展属性进行添加导致的及时性较差，效率较低的技术问题，从而实现了使设备自动学习并自动添加Radius私有扩展属性的技术效果。

具体地，上述Radius客户端向远程接入用户提供接入及与Radius服务器交互的服务；上述Radius服务器上则存储用户的身份信息、授权信息以及访问记录，对用户进行认证、授权和计费服务。

Radius客户端和Radius服务器的交互过程描述如下：

用户接入Radius客户端，Radius客户端向Radius服务器发送认证请求报文，其中，认证请求报文包含用户信息，该用户信息包括：用户名、密码等相关信息。Radius服务器对用户名和密码的合法性进行检验；如果合法，给Radius客户端返回认证响应报文，允许用户进行下一步工作，否则返回拒绝接入的数据包，拒绝用户访问。如果允许访问，Radius客户端向Radius服务器提出计费请求报文(包括计费开始请求报文和计费停止请求报文)，Radius服务器向Radius客户端反馈计费响应报文(计费开始响应报文和计费结束响应报文)，同时用户可以进行自己的相关操作。

图2是根据本申请实施例的一种组网示意图，如图2所示，假设，Radius客户端为交换机，该交换机与Radius服务器通过交换机Switch A相连接。如图2所示，该***还包括Radius功能平台，该Radius功能平台可以设置在Radius服务器中，还可以设置在Radius客户端中，或者该Radius功能平台还可以设置在除Radius客户端和Radius服务器的其他设备上，其中，该设备通过旁路挂载模式接入Radius客户端和Radius服务器所属的组网中，本实施例中不做具体限定。

上述步骤S102中的Radius交互报文是指Radius客户端和Radius服务器在交互过程中的交互报文，具体包括认证阶段和计费阶段中的交互报文。例如，在认证和授权阶段，用户通过Radius客户端向Radius服务器发出认证请求(access-request)报文；Radius服务器在获取到该认证请求报文之后，验证该用户的合法性，如果验证出该用户为合法用户，则将用户的权限信息通过认证响应报文(access-accept)发送给Radius客户端，其中，该认证响应报文中包括该用户的相关配置参数。此时，认证请求报文和认证响应报文即为认证和授权阶段Radius客户端和Radius服务器之间的交互报文。在计费阶段，如果可以接入该用户，则Radius客户端向Radius服务器发送计费开始请求报文(accounting-request)，Radius服务器返回计费开始响应报文(accounting-response)，Radius客户端向Radius服务器发送计费停止请求报文(accounting-request)，Radius服务器返回计费结束响应报文(accounting-response)。此时，计费开始请求报文、计费开始响应报文、计费停止请求报文和计费结束响应报文即为计费阶段Radius客户端和Radius服务器之间的交互报文。

也就是说，在本实施例中，如图2所示的Radius功能平台获取Radius客户端和Radius服务器在认证阶段和计费阶段的交互报文，并对Radius交互报文执行步骤S104至步骤S108所描述的方法。

在获取到Radius交互报文之后，就可以对Radius交互报文进行特征提取，以提取目标属性字段，其中，目标属性字段用于表征Radius私有扩展属性。

在提取得到目标属性字段之后，就可以将目标属性字段输入至目标神经网络中，以确定目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性是否为新增Radius私有扩展属性。如果判断出是，则将新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。在本实施例中，输入到目标神经网络中的目标属性字段包括：属性类型、属性值和属性名。

Radius属性可以划分为Radius标准属性和Radius私有扩展属性两类。Radius标准属性中规定的标准属性，所有主流设备厂商基本上都支持。Radius标准属性中定义的第26号属性(Vendor-Specific)用于设备厂商对Radius属性进行扩展，以实现Radius标准属性中没有定义的功能(也即，私有扩展属性)。例如，用户接入到NAS(Network AttachedStorage，网络附属存储)服务器的峰值速率、用户接入到NAS服务器的平均速率等等。

通过背景技术的描述可知，在现有技术中，一般通过手工的方式在Radius私有字典(即，步骤S108中的Radius私有字典)中添加各个公司的Radius私有扩展属性。由于每个公司在第26号属性(Vendor-Specific)中设置的Radius私有扩展属性是不同的，因此，该手工添加的方式需要相关人员对每个公司的新增Radius私有扩展属性进行添加。那么当公司较多，且各个公司新增的Radius私有扩展属性较多时，往往不能及时并准确的将新增Radius私有扩展属性添加到Radius私有字典中。针对该问题，本实施例提供了一种Radius私有属性扩展方法，通过该方法，能够实现通过Radius功能平台自动的对每个公司的新增的Radius私有扩展属性均能够进行识别和添加，在节省了人力的同时，减少了项目的维护成本。

需要说明的是，在本实施例中，在采用目标神经网络对目标属性字段进行分析处理之前，需要对目标神经网络的初始神经网络进行训练，得到目标神经网络。在初始神经网络的训练精度满足要求之后，就可以采用该目标神经网络对目标属性字段进行预测分析。下面将介绍初始神经网络的学习(或者训练)过程。

在一个可选的实施方式中，如图3所示，通过以下步骤所描述的方式对初始神经网络进行学习(或者训练)：

步骤S301，部署初始神经网络；

步骤S302，获取训练样本报文，其中，所述训练样本报文为Radius客交互报文；

步骤S303，在所述训练样本报文中提取Radius私有扩展属性字段，其中，Radius私有扩展属性字段包括：属性类型、属性名和属性值；

步骤S304，将提取到的Radius私有扩展属性字段作为初始神经网络的输入，对所述初始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络。

在本实施例中，首先部署一个神经网络，称之为初始神经网络，在部署得到初始神经网络之后，就可以将该初始神经网络设置在Radius功能平台中，并将该Radius功能平台设置在Radius客户端或者Radius服务器中；或者将该Radius功能平台设置在除Radius客户端和Radius服务器的其他设备上，其中，该设备通过旁路挂载模式接入至Radius客户端和Radius服务器所属的组网中。之后，就可以通过Radius客户端或者Radius服务器来实现用户的认证授权和计费等操作。在执行上述操作的过程中，通过Radius功能平台获取在执行上述操作的过程中，Radius客户端和Radius服务器之间的Radius交互报文(即，训练样本报文)。然后，Radius功能平台首先对获取到的Radius交互报文进行预处理，以从Radius交互报文中提取出可以用来进行分类的Radius私有扩展属性字。

之后，将提取得到的Radius私有扩展属性字段和其对应的标签作为初始神经网络的输入，对初始神经网络进行训练，其中，标签为用于表征Radius私有扩展属性的功能(例如，限速功能)的标签。经过初始神经网络全连接层(多层)，将输入的特征向量之间进行非线性组合，将局部特征重新组装完整；最后通过初始神经网络输出层的Softmax函数，将重新组装完整之后的特征进行功能分类，从而学习到每种功能模型涉及到的Radius私有扩展属性字段。比如：初始神经网络学习到限速功能包含的Radius私有扩展属性字段有：Input-Peak-Rate，Input-Average-Rate，Input-Basic-Rate。

具体地，该初始神经网络的训练(或者学习)过程描述如下：

1、选择样本集合(Ai，Ci)，Ai为Radius私有扩展属性字段(包括：属性类型、属性名和属性值)、Ci为Radius私有扩展属性字段的标签，例如，用于表征Radius私有扩展属性的功能(例如，限速功能)的标签；

2、将样本送入初始神经网络，计算初始神经网络的实际输出Y；

3、计算D＝Ci-Y(即预测值与实际值相差多少，Ci为实际值，Y为预测值)；

4、根据误差D调整初始神经网络的权重矩阵W；

5、对样本集合中的每个样本重复上述过程，直到对整个样本集合来说，误差不超过规定范围。

需要说明的是，在本实施例中，通过上述训练过程对初始神经网络进行训练之后，就能够使得初始经网络对各个扩展属性的属性字段进行学习，得到目标神经网络。

之后，将所述目标属性字段输入至目标神经网络中，以使目标神经网络对输入的目标属性字段进行分析，就能够确定出目标属性字段的标签(即功能模型)。进而，查询该标签对应的已记载的Radius私有扩展属性字段，并将该目标属性字段与该标签对应的已记载的Radius私有扩展属性字段进行比较，以确定该标签对应的已记载的Radius私有扩展属性字段中是否存在与目标属性字段相同的Radius私有扩展属性字段。如果存在，则确定出是新增Radius私有扩展属性，就可以将新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典(Radius Server私有字典)中。

假设，某公司在第26号属性(Vendor-Specific)中新增了Radius私有扩展属性，例如，在限速功能中增加了一个Radius私有扩展属性Input-Low-Rate。那么通过该目标神经网络确定其对应限速功能模型，且该限速功能模型对应的已有Radius私有扩展属性中不存在字段Input-Low-Rate，则确定Input-Low-Rate为新增Radius私有扩展属性。

在一个可选的实施方式中，如图4所示，步骤S108，将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中包括如下步骤：

步骤S401，验证所述新增Radius私有扩展属性的正确性；

步骤S402，如果验证通过，则将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

若目标属性字段是新增Radius私有扩展属性，那么由于在Radius服务器的Radius私有字典中还未存储有该目标属性字段的属性类型、属性值和属性名。因此，这将导致Radius服务器无法识别该目标属性字段，进而导致设备的新特征功能无法使用，此时该Radius交互报文为不合法报文。

按照本申请实施例所提供的方案，在确定出该目标属性字段为Radius私有扩展属性字段之后，需要将新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。但是，在将学***台来模拟Radius服务器与Radius客户端进行交互，以校验目标属性字段的正确性，其中，该正确性是指在将该目标属性字段加入到Radius服务器的Radius私有字典中之后，Radius服务器能够对该目标属性字段进行识别，并为用户提供该目标属性字段所具有的新特征功能。如果验证通过，则将新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

在一个可选的实施方式中，验证所述新增Radius私有扩展属性的正确性包括如下步骤：

步骤S4011，获取Radius客户端发送的携带所述目标属性字段的模拟Radius交互报文，其中，所述模拟Radius交互报文包括以下至少之一：模拟认证请求报文、模拟计费开始请求报文、模拟计费停止请求报文；

为了验证新增Radius私有扩展属性的正确性，可以模拟Radius客户端和Radius服务器的交互过程。例如，可以模拟交互过程的认证阶段，也可以模拟交互过程的计费阶段，则模拟的认证阶段中的认证请求报文、模拟的计费阶段的计费开始请求报文、计费停止请求报文即为上述的模拟Radius交互报文。为了与正常的认证阶段、计费阶段中的认证请求报文、计费开始请求报文、计费停止请求报文进行区分，这里分别称为模拟认证请求报文、模拟计费开始请求报文、模拟计费停止请求报文。

步骤S4012，基于模拟Radius私有字典中的属性字段校验模拟Radius交互报文中携带的目标属性字段的合法性，其中，所述模拟Radius私有字典中预先存储有所述目标属性字段，所述目标属性字段合法表示在所述模拟Radius私有字典中能够查找到所述目标属性字段的属性类型、属性名和属性值；

步骤S4013，如果验证合法，则验证所述目标属性字段正确。

在本实施例中，Radius功能平台中包含模拟Radius私有字典，该模拟Radius私有字典是模拟Radius服务器中的Radius私有字典构建的。如果验证步骤S106中确定出目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性为新增Radius私有扩展属性，则可以将该目标属性字段添加到模拟Radius私有字典中。在对该目标属性字段进行验证时，Radius功能平台首先获取携带目标属性字段的模拟Radius交互报文，其中，模拟Radius交互报文可以是在认证阶段和计费阶段获取到的报文，包括以下至少之一：模拟认证请求报文、模拟计费开始请求报文、模拟计费停止请求报文。也就是说，Radius交互报文中的一种报文或者多种报文携带目标属性字段。

之后，校验模拟Radius交互报文中携带的目标属性字段的合法性。其中，校验模拟Radius交互报文中目标属性字段的合法性过程为：Radius功能平台获取该模拟Radius交互报文的属性域数据，并进一步从该属性域中获取目标属性字段，接下来，就可以基于模拟Radius私有字典中的属性字段对目标属性字段进行校验。如果校验通过，则验证目标属性字段正确，其中，校验通过是指Radius功能平台能够基于模拟Radius私有字典对该目标属性字段进行识别。在该模拟Radius私有字中规定了一个属性类型的列表、属性值的列表和属性名称的列表。在对模拟Radius交互报文中的目标属性字段进行校验时，要校验模拟Radius交互报文中目标属性字段的属性值在对应的值列表中，且目标属性字段的属性类型在对应的属性类型列表中、且目标属性字段的属性名在对应的属性名列表中。如果上述校验通过，Radius服务器能够识别该目标属性字段，表明该目标属性字段能够在用户和Radius服务器之间能正常使用。此时，表明目标属性字段正确。

可选地，如果目标属性字段是从认证阶段的Radius交互报文(即认证请求报文)中提取的，在通过目标神经网络确定出该目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性为新增Radius私有扩展属性时，对新增Radius私有扩展属性进行验证包括：

Radius客户端向Radius功能平台发送携带目标属性字段的认证请求报文(access-request)，然后，Radius功能平台校验携带目标属性字段的认证请求报文的合法性，其中，该合法性是指：发送该认证请求报文的Radius客户端是合法客户端，认证请求报文中的目标属性字段是合法的(或者，正确的)。

可选地，如果所述目标属性字段是从计费阶段的Radius交互报文(例如，计费开始请求报文或者计费停止请求报文)中提取的，在通过目标神经网络确定出该目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性为新增Radius私有扩展属性时，对新增Radius私有扩展属性进行验证包括：

Radius客户端向Radius功能平台发送认证请求报文，然后，Radius功能平台对该认证请求报文进行认证，如果认证通过(即发送该认证请求报文的客户端是合法客户端)，则向所述Radius客户端发送认证响应报文。并获取该Radius客户端发送的携带目标属性字段的计费请求报文，并基于模拟Radius私有字典中的属性字段校验计费请求报文中目标属性字段的合法性(由于通过认证请求报文已经验证客户端合法，则无需再验证计费请求报文的客户端的合法性，只需要验证目标属性字段的合法性)，其中，计费请求报文包括计费开始请求报文和计费结束请求报文。如果验证合法，验证新增Radius私有扩展属性正确。

在一个可选的实施方式中，验证所述新增Radius私有扩展属性的正确性还包括：若所述目标神经网络首次检测到所述目标属性字段，则验证所述目标属性字段的正确性。

由于可能存在多个客户端同时向Radius服务器发送报文，此时，任意两个或多个客户端之间可能存在包含相同目标属性字段的报文。针对此情况，本实施例中，如果该目标属性字段首次被检测到，则验证该目标属性字段的正确性。如果该目标属性字段的正确性不是首次被检测到，则不验证目标属性字段的正确性。

在一个可选的实施方式中，将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中包括：

向所述Radius服务器发送通知信息，以使所述Radius服务器将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

具体地，在Radius功能平台验证新增Radius私有扩展属性正确之后，就可以将该新增Radius私有扩展属性写入到Radius Server私有字典里，供后续使用。

通过上述描述可知，在本实施例中，提供了一种Radius属性扩展方法，该方法结合Radius报文特征提取和神经网络技术对新增Radius私有扩展属性进行识别。该方法在Radius认证和计费流程中，解析Radius报文内的Radius私有属性字段，并将这些类相互独立的Radius私有属性字段送入神经网络里，神经网络将这些特征进行功能分类，学习到每种功能涉及到的Radius私有属性字段。后续对于新增加的Radius私有扩展属性，神经网络根据已训练好的功能模型学习到新增Radius私有扩展属性，并模拟报文交互，验证新增Radius私有扩展属性的正确性，并在验证通过的情况下，将该新增Radius私有扩展属性添加到Radius Server的私有字典里，供后续使用。

通过上述描述可知，在本实施例中，通过神经网络自动识别出新增Radius私有扩展属性，并自动添加Radius私有扩展属性到Radius Server私有字典里，供后续使用。该方法无需采用手工的方式对Radius私有扩展属性进行添加，且该方法使得相关设备无需再关注各个公司的Radius私有扩展属性，对每个公司的新增的Radius私有扩展属性均能够进行识别和添加，在节省了人力的同时，减少了项目的维护成本，解决了现有技术中依靠于手工方式对Radius私有扩展属性进行添加导致的及时性较差，效率较低的技术问题，从而实现了使设备自动学习并自动添加Radius私有扩展属性的技术效果。

实施例2：

下面结合图2对Radius属性扩展方法进行进一步介绍。图2是根据本申请实施例的一种组网示意图，如图2所示，假设，Radius客户端为交换机，该交换机与Radius服务器通过交换机Switch A相连接。如图2所示，该***还包括Radius功能平台，该Radius功能平台可以设置在Radius服务器中，还可以设置在Radius客户端中，本实施例中不做具体限定。

1、在本实施例中，引入Radius功能平台设置在Radius客户端或者Radius服务器中，或者该Radius功能平台设置除Radius客户端和Radius服务器的其他设备上，其中，该设备通过旁路挂载模式接入Radius客户端和Radius服务器所属的组网中，处理组网中的Radius交互报文；Radius功能平台主要包括三部分功能：IP报文处理、神经网络、通知管理等；

2、Radius交互报文处理：Radius功能平台首先对Radius交互报文进行预处理，从Radius交互报文中提取出属性字段，其中，该属性字段包括标准属性字段和Radius私有扩展属性字段，例如，源IP地址、目的IP地址、传输层协议类型及服务类型等；

3、构建初始神经网络：将提取出的属Radius私有扩展属性字段(包含第26号Vendor-Specific内的扩展属性)作为特征向量输入至构建好的初始神经网络中，其中，Radius私有扩展属性字段包括：属性类型、属性名和属性值；

4、经过初始神经网络的全连接层将输入的特征向量之间进行非线性组合，将局部特征重新组装完整；

5、通过初始神经网络中输出层Softmax函数，将重新组装完整后的特征进行功能分类，从而使得初始神经网络训练到每个Radius私有扩展属性所涉及到的属性字段，训练之后得到目标神经网络；比如：初始神经网络学习到限速功能包含的Radius私有扩展属性有：Input-Peak-Rate，Input-Average-Rate，Input-Basic-Rate；

6、某公司在第26号属性(Vendor-Specific)中新增了Radius私有扩展属性，例如，在限速功能中增加了一个Radius私有扩展属性Input-Low–Rate。那么此时，就可以通过该目标神经网络发现该Radius私有扩展属性为新增Radius私有扩展属性。

7、Radius功能平台可以根据已经学习到的交互报文的特征，模拟该新增Radius私有扩展属性与Radius客户端进行报文交互，以验证新学到的新增Radius私有扩展属性的正确性；

8、在Radius功能平台验证新增Radius私有扩展属性正确之后，就可以将该新增的Radius私有扩展属性写入到Radius Server私有字典里，供后续使用。

实施例3：

本申请实施例还提供了一种Radius属性扩展装置，该Radius属性扩展装置主要用于执行本申请实施例上述内容所提供的Radius属性扩展方法，以下对本申请实施例提供的Radius属性扩展装置做具体介绍。

图5是根据本申请实施例的一种Radius属性扩展装置的示意图，如图5所示，该Radius属性扩展装置主要包括获取单元10，特征提取单元20，确定单元30和添加单元40，其中：

获取单元10，用于获取Radius交互报文，其中，所述Radius交互报文为认证请求报文、认证响应报文、计费开始请求报文、计费开始响应报文、计费停止请求报文或计费结束响应报文；

特征提取单元20，用于对所述Radius交互报文进行特征提取，得到用于表征Radius私有扩展属性的目标属性字段；

确定单元30，用于将所述属性字段输入至目标神经网络中，以确定所述目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性是否为新增Radius私有扩展属性；

添加单元40，用于如果确定出是，将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

在本申请实施例中，首先，获取Radius交互报文，然后，对Radius交互报文进行特征提取，得到所述Radius交互报文中的属性字段；最后，将属性字段输入至目标神经网络中，以确定属性字段所对应的扩展属性是否为新增Radius私有扩展属性，其中，如果确定出是，将新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

通过上述描述可知，在本实施例中，通过神经网络自动识别出新增加的Radius私有扩展属性，并自动添加Radius私有扩展属性到Radius Server私有字典里，供后续使用。该方法无需采用手工的方式对Radius私有扩展属性进行添加，且该方法使得相关设备无需再关注各个公司的Radius私有扩展属性，对每个公司的新增的Radius私有扩展属性均能够进行识别和添加，在节省了人力的同时，减少了项目的维护成本，解决了现有技术中依靠于手工方式对Radius私有扩展属性进行添加导致的及时性较差，效率较低的技术问题，从而实现了使设备自动学习并自动添加Radius私有扩展属性的技术效果。

可选地，所述添加单元包括：验证模块，用于验证所述新增Radius私有扩展属性的正确性；添加模块，用于如果验证通过，则将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

可选地，所述验证模块用于：获取Radius客户端发送的携带所述目标属性字段的模拟Radius交互报文，其中，所述模拟Radius交互报文包括以下至少之一：模拟认证请求报文、模拟计费开始请求报文、模拟计费停止请求报文；基于模拟Radius私有字典中的属性字段校验所述模拟Radius交互报文中携带的所述目标属性字段的合法性，其中，所述目标属性字段合法表示在所述模拟Radius私有字典中能够查找到所述目标属性字段的属性类型、属性名和属性值；如果验证合法，则验证所述目标属性字段正确。

可选地，所述装置还用于按照以下方式确定所述目标神经网络：部署初始神经网络；获取训练样本报文，其中，所述训练样本报文为Radius交互报文；在所述训练样本报文中提取Radius私有扩展属性的属性字段，其中，所述Radius私有扩展属性字段包括：属性类型、属性名和属性值；将提取到的所述Radius私有扩展属性字段和对应的标签作为初始神经网络的输入，对所述初始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络。

可选地，所述确定单元用于：将所述目标属性字段输入至目标神经网络中，得到对应的标签；查询所述标签对应的已记载的Radius私有扩展属性字段，确定是否存在与所述目标属性字段相同的已记载的Radius私有扩展属性字段；若不存在，则确定所述目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性为新增Radius私有扩展属性。

本申请实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

实施例4：

参见图6，本申请实施例还提供一种电子设备100，包括：处理器60，存储器61，总线62和通信接口63，所述处理器60、通信接口63和存储器61通过总线62连接；处理器60用于执行存储器61中存储的可执行模块，例如计算机程序。

其中，存储器61可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口63(可以是有线或者无线)实现该***网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。

总线62可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

其中，存储器61用于存储程序，所述处理器60在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器60中，或者由处理器60实现。

处理器60可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器60中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器60可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称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。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器61，处理器60读取存储器61中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

另外，在本申请实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

在本申请的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种Radius属性扩展方法，其特征在于，包括：

获取Radius交互报文，其中，所述Radius交互报文为认证请求报文、认证响应报文、计费开始请求报文、计费开始响应报文、计费停止请求报文或计费结束响应报文；所述Radius交互报文为Radius客户端和Radius服务器在认证阶段和计费阶段中的交互报文；

对所述Radius交互报文进行特征提取，得到用于表征Radius私有扩展属性的目标属性字段；其中，所述目标属性字段包括：属性类型、属性值和属性名；

将所述目标属性字段输入至目标神经网络中，确定出所述目标属性字段的对应的标签；查询所述标签对应的已记载的Radius私有扩展属性字段，确定是否存在与所述目标属性字段相同的已记载的Radius私有扩展属性字段；其中，所述目标神经网络为通过初始神经网络中输出层Softmax函数，将重新组装完整后的特征进行功能分类，从而使得初始神经网络训练到每个Radius私有扩展属性所涉及到的属性字段，训练之后得到的；

如果不存在，则确定所述目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性为新增Radius私有扩展属性，获取Radius客户端发送的携带所述目标属性字段的模拟Radius交互报文，其中，所述模拟Radius交互报文包括以下至少之一：模拟认证请求报文、模拟计费开始请求报文、模拟计费停止请求报文；

基于模拟Radius私有字典中的属性字段校验所述模拟Radius交互报文中携带的所述目标属性字段的合法性，其中，Radius功能平台中包含模拟Radius私有字典，所述模拟Radius私有字典是模拟Radius服务器中的Radius私有字典构建的，所述目标属性字段合法表示在所述模拟Radius私有字典中能够查找到所述目标属性字段的属性类型、属性名和属性值；

如果验证合法，则验证所述目标属性字段正确，并将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络通过以下步骤确定：

部署初始神经网络；

获取训练样本报文，其中，所述训练样本报文为Radius交互报文；

在所述训练样本报文中提取Radius私有扩展属性字段，其中，所述Radius私有扩展属性字段包括：属性类型、属性名和属性值；

将提取到的所述Radius私有扩展属性字段和对应的标签作为初始神经网络的输入，对所述初始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络。

3.一种Radius属性扩展装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取Radius交互报文，其中，所述Radius交互报文为认证请求报文、认证响应报文、计费开始请求报文、计费开始响应报文、计费停止请求报文或计费结束响应报文；所述Radius交互报文为Radius客户端和Radius服务器在认证阶段和计费阶段中的交互报文；

特征提取单元，用于对所述Radius交互报文进行特征提取，得到用于表征Radius私有扩展属性的目标属性字段；其中，所述目标属性字段包括：属性类型、属性值和属性名；

确定单元，用于将所述属性字段输入至目标神经网络中，确定出所述目标属性字段的对应的标签；查询所述标签对应的已记载的Radius私有扩展属性字段，确定是否存在与所述目标属性字段相同的已记载的Radius私有扩展属性字段；其中，所述目标神经网络为通过初始神经网络中输出层Softmax函数，将重新组装完整后的特征进行功能分类，从而使得初始神经网络训练到每个Radius私有扩展属性所涉及到的属性字段，训练之后得到的；

添加单元，用于如果确定不存在，则确定所述目标属性字段所表征的Radius私有扩展属性为新增Radius私有扩展属性，将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中；

所述添加单元包括：

验证模块，用于获取Radius客户端发送的携带所述目标属性字段的模拟Radius交互报文，其中，所述模拟Radius交互报文包括以下至少之一：模拟认证请求报文、模拟计费开始请求报文、模拟计费停止请求报文；基于模拟Radius私有字典中的属性字段校验所述模拟Radius交互报文中携带的所述目标属性字段的合法性，其中，Radius功能平台中包含模拟Radius私有字典，所述模拟Radius私有字典是模拟Radius服务器中的Radius私有字典构建的，所述目标属性字段合法表示在所述模拟Radius私有字典中能够查找到所述目标属性字段的属性类型、属性名和属性值；如果验证合法，则验证所述目标属性字段正确；

添加模块，用于如果验证通过，则将所述新增Radius私有扩展属性添加至Radius私有字典中。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述装置还用于按照以下方式确定所述目标神经网络：

部署初始神经网络；

获取训练样本报文，其中，所述训练样本报文为Radius交互报文；

在所述训练样本报文中提取Radius私有扩展属性的属性字段，其中，所述Radius私有扩展属性字段包括：属性类型、属性名和属性值；

将提取到的所述Radius私有扩展属性字段和对应的标签作为初始神经网络的输入，对所述初始神经网络进行训练，得到所述目标神经网络。

5.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1和2中任一项所述的方法。

6.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行上述权利要求1和2中任一项所述的方法。

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