11、5G和LTE网络架构解析

5G和LTE网络架构解析

1. SEPP的安全保障功能

SEPP(安全边缘保护代理)在网络安全中起着关键作用。它主要负责保护请求统一资源标识符(URI)、HTTP消息头中的敏感信息以及超文本传输协议(HTTP)消息的有效负载。不过,并非所有有效负载数据都以相同方式进行保护。对于某些数据,可能需要端到端加密;而对于其他数据,只要允许中间的互联网数据包交换(IPX)提供商对消息进行更改,端到端的完整性保护就可能足够了。

SEPP确保了两个网络之间传输的敏感数据的机密性,禁止第三方网络(如IPX)访问私人信息(如认证向量)。当IPX需要更改数据参数(例如,在进行互操作性调解时),两个网络需要就此类修改的范围达成一致,并确保数据的完整性得以保留。接收网络会检查IPX所做的任何更改,如果IPX收到未经授权篡改的消息,SEPP能够检测到这一点。此外,SEPP还提供传统网关功能,如拓扑隐藏、畸形数据包保护、信令风暴保护和消息源验证。

2. 绑定支持功能(BSF)

2.1 BSF的作用

绑定支持功能(BSF)保证了HTTP/2的会话相关性,同时还能实现5G网络中策略/计费(PCF/CHF)的扩展。在融合网络中,BSF可以同步HTTP/2和Diameter之间的会话状态。其主要目的是跟踪网络中的会话,只要这些会话满足某些条件,如具有相同的用户标识符。

2.2 与4G的对比

可以将5G的绑定支持功能(BSF)与4G直径路由代理(DRA)上的会话绑定功能进行比较。当基础设施中使用多个策略控制功能(PCF)系统时,BSF就成为了必要条件。它允许运营商通过关联多个策略服务器上的会话来扩展其网络。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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