1.本發明涉及通信安全技術領域，具體是基于人工智能的通信安全監控系統。
背景技術：2.近年來，隨著互聯網和信息技術的高速發展，以及服務器與互聯網的結合，如何對網絡協議進行優化，在有限的網絡帶寬下高效地傳輸多媒體數據，并且避免造成網絡擁塞，成為了視頻、語音等媒體服務器的發展方向之一。
3.但在現有技術中，數據傳輸時對傳輸的路徑選擇簡單，存在不能對語音數據進行分類并合理的選取中轉服務器進行傳輸的問題，系統中的無線資源管理面臨著越來越大的挑戰，導致通信效率不佳，且容易受到外界干擾，即存在著高延時、高丟包率及單通等現象；為此，我們提出一種基于人工智能的通信安全監控系統。
技術實現要素：4.為了解決上述方案存在的問題，本發明提供了基于人工智能的通信安全監控系統。
5.本發明的目的可以通過以下技術方案實現：
6.基于人工智能的通信安全監控系統，包括數據上傳模塊、服務器、數據分析模塊、路徑選定模塊和監測模塊；
7.所述數據上傳模塊用于主叫客戶端編輯上傳語音通信數據并將語音通信數據傳輸至服務器，所述服務器用于將若干個中轉服務器的接入點信息分配至主叫客戶端和被叫客戶端；
8.所述數據分析模塊用于獲取主叫客戶端編輯上傳的語音通信數據進行分析，根據傳輸系數對語音通信數據進行分類；若為核心數據，則傳輸路徑為一級跳轉路徑；若為非核心數據，則傳輸路徑為二級跳轉路徑；
9.所述路徑選定模塊與數據分析模塊相連接，用于為語音通信數據選定網絡狀態最佳的傳輸路徑。
10.進一步地，所述路徑選定模塊的具體工作步驟為：
11.獲取中轉服務器的運行值ck，將中轉服務器按照運行值ck大小進行排序；若傳輸路徑為一級跳轉路徑，則選定排序第一的中轉服務器與主叫客戶端和被叫客戶端串聯形成傳輸路徑，作為最佳路徑；
12.若傳輸路徑為二級跳轉路徑，則選定排序前二的中轉服務器與主叫客戶端和被叫客戶端串聯形成傳輸路徑，作為最佳路徑。
13.進一步地，所述數據分析模塊的具體分析步驟如下：
14.獲取主叫客戶端在預設時間段內的通信記錄；對通信記錄進行分析處理，計算得到主叫客戶端的通信系數tx；
15.設定主叫客戶端與被叫客戶端的親密值為qm1；利用公式cf＝tx
×
a1+qm1
×
a2計
算得到語音通信數據的傳輸系數cf，其中a1、a2均為系數因子。
16.進一步地，若cf≥傳輸閾值，則將該語音通信數據標記為核心數據；若cf＜傳輸閾值，則將該語音通信數據標記為非核心數據。
17.進一步地，對通信記錄進行分析處理，具體包括：
18.統計主叫客戶端的通信次數為c1；統計主叫客戶端的通信總時長為zt；將每次通信的通信時長與預設時長閾值相比較；統計通信時長≥預設時長閾值的次數為c2，統計對應的超時總值為cz；利用公式cs＝c2
×
k1+cz
×
k2計算得到超時系數cs，其中k1、k2均為預設系數因子；
19.利用公式tx＝c1
×
k3+zt
×
k4+cs
×
k5計算得到主叫客戶端的通信系數tx，其中k3、k4、k5均為預設系數因子。
20.進一步地，所述運行值ck的計算方法為：
21.采集中轉服務器的運行信息，運行信息包括實時網絡速率、cpu負載率、延遲值以及丟包率；將中轉服務器的實時網絡速率、cpu負載率、延遲值以及丟包率依次標記為k2、k3、la、lb；
22.利用公式ck＝(k2
×
b1)/(k3
×
b2+la
×
b3+lb
×
b4)獲取得到中轉服務器的運行值ck；其中b1、b2、b3、b4為系數因子。
23.進一步地，所述監測模塊用于采集主叫客戶端與被叫客戶端之間的關聯數據并進行分析，得到主叫客戶端與被叫客戶端之間的親密值，具體為：
24.v1：在預設時間段內，采集主叫客戶端與被叫客戶端之間的關聯數據；
25.v2：統計主叫客戶端與被叫客戶端之間的交流總次數為z1；并依次得到文字交流占比為zb1、電話交流占比為zb2、視頻交流占比為zb3；
26.統計主叫客戶端與被叫客戶端之間的交流總時長為t1；
27.v3：利用公式qm1＝(z1
×
d1+t1
×
d2)
×
(zb1+zb2
×
2+zb3
×
3)計算得到親密值qm1，其中d1、d2均為系數因子；所述監測模塊用于將主叫客戶端與被叫客戶端的親密值qm1傳輸至服務器存儲。
28.進一步地，所述關聯數據表示為主叫客戶端與被叫客戶端之間的交流數據，所述交流數據包括交流次數和交流時長；其中交流包括文字交流、電話交流、視頻交流。
29.與現有技術相比，本發明的有益效果是：
30.1、本發明中所述數據分析模塊對主叫客戶端編輯上傳的語音通信數據進行分析，根據主叫客戶端的歷史通信記錄分析得到主叫客戶端的通信系數，再結合主叫客戶端與被叫客戶端的親密值，計算得到語音通信數據的傳輸系數；根據傳輸系數將語音通信數據分為核心數據與非核心數據，其中核心數據的傳輸路徑為一級跳轉路徑，非核心數據的傳輸路徑為二級跳轉路徑；有效避免網絡擁塞，提高通信效率；
31.2、本發明中所述路徑選定模塊用于為語音通信數據選定網絡狀態最佳的傳輸路徑，首先采集中轉服務器的運行信息，根據運行信息計算得到中轉服務器的運行值；然后根據運行值大小選定合適的中轉服務器與主叫客戶端和被叫客戶端串聯形成傳輸路徑，抗干擾能力強，有效避免高延時、高丟包率及單通等現象，提高通信質量和通信安全。
附圖說明
32.為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
33.圖1為本發明的系統框圖。
具體實施方式
34.下面將結合實施例對本發明的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發明保護的范圍。
35.如圖1所示，基于人工智能的通信安全監控系統，包括數據上傳模塊、服務器、數據分析模塊、路徑選定模塊、監測模塊；
36.數據上傳模塊用于主叫客戶端編輯上傳語音通信數據并將語音通信數據傳輸至服務器，服務器用于將若干個中轉服務器的接入點信息分配至主叫客戶端和被叫客戶端；
37.數據分析模塊用于獲取主叫客戶端編輯上傳的語音通信數據進行分析，根據語音通信數據的傳輸系數對語音通信數據進行分類，具體分析步驟如下：
38.s1：獲取主叫客戶端在預設時間段內的通信記錄，通信記錄包括通信開始時刻和通信結束時刻；其中預設時間段表示最近一段時間，例如最近一個月或最近三個月；
39.s2：統計主叫客戶端的通信次數為c1；統計主叫客戶端的通信總時長為zt；將每次通信的通信時長與預設時長閾值相比較；若通信時長≥預設時長閾值，則將對應的通信時長標記為影響時長；統計影響時長出現的次數為c2，將影響時長與預設時長閾值進行差值計算得到超時值，將所有的超時值進行求和得到超時總值cz；
40.將影響時長出現的次數、超時總值進行歸一化處理并取其數值；
41.利用公式cs＝c2
×
k1+cz
×
k2計算得到超時系數cs，其中k1、k2均為預設系數因子；
42.將通信次數、通信總時長、超時系數進行歸一化處理并取其數值；
43.利用公式tx＝c1
×
k3+zt
×
k4+cs
×
k5計算得到主叫客戶端的通信系數tx，其中k3、k4、k5均為預設系數因子；
44.s3：設定主叫客戶端與被叫客戶端的親密值為qm1；
45.利用公式cf＝tx
×
a1+qm1
×
a2計算得到語音通信數據的傳輸系數cf，其中a1、a2均為系數因子；
46.s4：將傳輸系數cf與傳輸閾值相比較；
47.若cf≥傳輸閾值，則將該語音通信數據標記為核心數據，核心數據的傳輸路徑為一級跳轉路徑；一級跳轉路徑表示為主叫客戶端經過一個中轉服務器與被叫客戶端串聯形成的路徑；
48.若cf＜傳輸閾值，則將該語音通信數據標記為非核心數據，非核心數據的傳輸路徑為二級跳轉路徑；二級跳轉路徑表示為主叫客戶端經過兩個中轉服務器與被叫客戶端串
聯形成的路徑；
49.本發明根據語音通信數據的傳輸系數對語音通信數據進行分類，不同類型的語音通信數據選擇不同的傳輸路徑，有效避免網絡擁塞，提高通信效率；
50.路徑選定模塊與數據分析模塊相連接，用于為語音通信數據選定網絡狀態最佳的傳輸路徑，具體步驟為：
51.步驟一：采集中轉服務器的運行信息，運行信息包括實時網絡速率、cpu負載率、延遲值以及丟包率；
52.步驟二：將中轉服務器的實時網絡速率標記為k2；將中轉服務器的cpu負載率標記為k3；將中轉服務器與主叫客戶端/被叫客戶端之間的延遲值標記為la，將中轉服務器與主叫客戶端/被叫客戶端之間的丟包率標記為lb；
53.利用公式ck＝(k2
×
b1)/(k3
×
b2+la
×
b3+lb
×
b4)獲取得到中轉服務器的運行值ck；其中b1、b2、b3、b4為系數因子；
54.步驟三：將中轉服務器按照運行值ck大小進行排序；
55.若傳輸路徑為一級跳轉路徑，則選定排序第一的中轉服務器與主叫客戶端和被叫客戶端串聯形成傳輸路徑，作為最佳路徑；
56.若傳輸路徑為二級跳轉路徑，則選定排序前二的中轉服務器與主叫客戶端和被叫客戶端串聯形成傳輸路徑，作為最佳路徑；
57.本發明根據運行值ck大小選定合適的中轉服務器與主叫客戶端和被叫客戶端串聯形成傳輸路徑，抗干擾能力強，有效避免高延時、高丟包率及單通等現象，提高通信質量和通信安全；
58.監測模塊用于采集主叫客戶端與被叫客戶端之間的關聯數據并進行分析，得到主叫客戶端與被叫客戶端之間的親密值，具體分析步驟為：
59.v1：在預設時間段內，采集主叫客戶端與被叫客戶端之間的關聯數據，關聯數據表示為主叫客戶端與被叫客戶端之間的交流數據，其中交流包括文字交流、電話交流、視頻交流；交流數據包括交流次數和交流時長；
60.v2：統計主叫客戶端與被叫客戶端之間的交流總次數為z1；并依次得到文字交流占比為zb1、電話交流占比為zb2、視頻交流占比為zb3；
61.統計主叫客戶端與被叫客戶端之間的交流總時長為t1；
62.v3：利用公式qm1＝(z1
×
d1+t1
×
d2)
×
(zb1+zb2
×
2+zb3
×
3)計算得到親密值qm1，其中d1、d2均為系數因子；監測模塊用于將主叫客戶端與被叫客戶端的親密值qm1傳輸至服務器存儲。
63.上述公式均是去除量綱取其數值計算，公式是由采集大量數據進行軟件模擬得到最接近真實情況的一個公式，公式中的預設參數和預設閾值由本領域的技術人員根據實際情況設定或者大量數據模擬獲得。
64.本發明的工作原理：
65.基于人工智能的通信安全監控系統，在工作時，主叫客戶端通過數據上傳模塊編輯上傳語音通信數據至服務器，數據分析模塊對主叫客戶端編輯上傳的語音通信數據進行分析，結合主叫客戶端的通信系數以及主叫客戶端與被叫客戶端的親密值，計算得到語音通信數據的傳輸系數，根據傳輸系數將語音通信數據分為核心數據與非核心數據，其中核
心數據的傳輸路徑為一級跳轉路徑，非核心數據的傳輸路徑為二級跳轉路徑；有效避免網絡擁塞，提高通信效率；
66.路徑選定模塊用于為語音通信數據選定網絡狀態最佳的傳輸路徑，首先采集中轉服務器的運行信息，根據運行信息計算得到中轉服務器的運行值；然后根據運行值大小選定合適的中轉服務器與主叫客戶端和被叫客戶端串聯形成傳輸路徑，抗干擾能力強，有效避免高延時、高丟包率及單通等現象，提高通信質量和通信安全。
67.在本說明書的描述中，參考術語“一個實施例”、“示例”、“具體示例”等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特征、結構、材料或者特點包含于本發明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結構、材料或者特點可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。
68.以上公開的本發明優選實施例只是用于幫助闡述本發明。優選實施例并沒有詳盡敘述所有的細節，也不限制該發明僅為的具體實施方式。顯然，根據本說明書的內容，可作很多的修改和變化。本說明書選取并具體描述這些實施例，是為了更好地解釋本發明的原理和實際應用，從而使所屬技術領域技術人員能很好地理解和利用本發明。本發明僅受權利要求書及其全部范圍和等效物的限制。