金融行业用哪个网络切片
❶ CSMF主要实现网络切片哪些功能
主要网元和功能如下：
（1）AMF（接入和移动性管理功能）：负责用户的接入和移动性管理；
（2）SMF（会话管理功能）：负责用户的会话管理；
（3）UPF（用户面功能）：负责用户面处理；
（4）AUSF（认证服务器功能）：负责对用户的3GPP和非3GPP接入进行认证；
（5）PCF（策略控制控制）：负责用户的策略控制，包括会话的策略、移动性策略等；
（6）UDM（统一数据管理）：负责用户的签约数据管理；
（7）NSSF（网络切片选择功能）：负责选择用户业务采用的网络切片；
（8）NRF（网络功能注册功能）：负责网络功能的注册、发现和选择；
（9）NEF（网络能力开放功能）：负责将5G网络的能力开放给外部系统；
（10）AF（应用功能）：与核心网互通来为用户提供业务。
5G核心网系统架构主要特征如下：
（1）承载和控制分离：承载和控制可独立扩展和演进，可集中式或分布式灵活部署；
（2）模块化功能设计：可以灵活和高效地进行网络切片；
（3）网元交互流程服务化：按需调用，并服务可重复使用；
（4）每个网元可以与其他网元直接交互，也可通过中间网元辅助进行控制面的消息路由；
（5）无线接入和核心网之间弱关联：5G核心网是与接入无关并起到收敛作用的架构，3GPP和非3GPP均通过通用的接口接入5G核心网；
（6）支持统一的鉴权框架；
（7）支持无状态的网络功能，即计算资源与存储资源解耦部署；
（8）基于流的QoS：简化了QoS架构，提升了网络处理能力；
（9）支持本地集中部署的业务的大量并发接入，用户面功能可部署在靠近接入网络的位置，以支持低时延业务、本地业务网络接入。
❷ 在金融行业内网中，SDN/SD-WAN实现怎样的应用
可以参考这篇文章：金融业SDN应用策略
金融行业网络面对金融科技发展浪潮，必须结合自身实际，积极应对业务快速发展和变化的需要。SDN为未来金融业网络发展插上了智能和开放的翅膀，成为重构金融业数据中心网络和数据中心互联网络的重要技术。
一是主动适应传统数据中心向云数据中心、虚拟化数据中心发展趋势，积极引入SDN技术和思想，采用VXLAN等大二层技术，结合SDN控制器，实现多租户的云化、自动化运维的数据中心虚拟网络，大幅提升网络运维效率，支持更灵活和更便捷的业务发展需求。
二是基于金融业普遍“两地三中心”甚至多中心的格局，积极在数据中心间互联的广域网部分引入SDN技术，实现更加高效、便捷的广域网流量调度和运维管理，进一步提升广域网带宽价值。
三是尽量采用公有、标准化的SDN技术和产品，实现最广泛软硬件兼容，提升投资价值。
四是利用SDN全局视角特点，进一步采集各种流量、告警、状态等数据，结合大数据分析、人工智能等技术，分析应用流量和安全流量，逐步实现真正智能的SDN网络。
❸ 5G网络切片分析指标
SBA 5G网络切片原型系统是5G网络操作系统的核心部分，可实现灵活的网络切片管理、业务动态编排及弹性伸缩，可有效应对5G网络中场景多样化、业务动态化和网络异构化的挑战。--【OFweek光通讯网】
❹ 网络切片技术需要哪些网元
在一个网络切片中，至少可分为无线网子切片、承载网子切片和核心网子切片三部分。
5G网络的切片技术是将5G网络分割成多张虚拟网络，从而支持更多的应用。就是将一个物理网络切割成多个虚拟的端到端的网络，每个虚拟网络之间，包括网络内的设备、接入、传输和核心网，是逻辑独立的，任何一个虚拟网络发生故障都不会影响到其它虚拟网络。
通信网络利用网络切片提供需求逻辑网络，这些逻辑网络具有不同且灵活的需求，并且还具有高效率。用户和服务提供商创建服务级别协议(servicelevelagreement，sla)以指定满足用户流量的用户需求所需的网络性能。网络切片，是通过连接满足sla中指定的网络性能的网络资源来创建的，并且为用户提供端到端的通信路径。随着用户需求的改变，切片中包含的网络资源也会改变，以使网络切片的性能满足用户需求。该方法之所以有效，是因为它可以确保仅将满足用户需求的网络资源包含在用户使用的网络切片中。应当理解，随着用户需求的改变，超出所需性能的任何网络资源都可以被重新分配给其他网络切片，并且性能低于所需性能的任何资源都可以被更高性能的资源所替代。
因此，可能需要一种用于响应式网络切片的系统和方法，而该系统和方法不会受到现有技术的一个或多个限制。
该背景信息旨在提供可能与本发明可能相关的信息。不必意图承认也不应解释为承认任何前述信息构成相对于本发明的现有技术。
❺ 金融行业偏爱的数据挖掘工具有哪些
数据挖掘技术是数据库技术、统计技术和人工智能技术发展的产物。从使用的技术角度，主要的数据挖掘方法包括：
（1）决策树方法：利用树形结构来表示决策集合，这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。国际上最有影响和最早的决策树方法是ID3方法，后来又发展了其它的决策树方法。
（2）规则归纳方法：通过统计方法归纳，提取有价值的if-then规则。规则归纳技术在数据挖掘中被广泛使用，其中以关联规则挖掘的研究开展得较为积极和深入。
（3）神经网络方法：从结构上模拟生物神经网络，以模型和学习规则为基础，建立3种神经网络模型：前馈式网络、反馈式网络和自组织网络。这种方法通过训练来学习的非线性预测模型，可以完成分类、聚类和特征挖掘等多种数据挖掘任务。
（4）遗传算法：模拟生物进化过程的算法，由繁殖(选择)、交叉(重组)、变异(突变)三个基本算子组成。为了应用遗传算法，需要将数据挖掘任务表达为一种搜索问题，从而发挥遗传算法的优化搜索能力。
（5）粗糙集(RoughSet)方法：Rough集理论是由波兰数学家Pawlak在八十年代初提出的一种处理模糊和不精确性问题的新型数学工具。它特别适合于数据简化，数据相关性的发现，发现数据意义，发现数据的相似或差别，发现数据模式和数据的近似分类等，近年来已被成功地应用在数据挖掘和知识发现研究领域中。
（6）K2最邻近技术：这种技术通过K个最相近的历史记录的组合来辨别新的记录。这种技术可以作为聚类和偏差分析等挖掘任务。
（7）可视化技术：将信息模式、数据的关联或趋势等以直观的图形方式表示，决策者可以通过可视化技术交互地分析数据关系。可视化数据分析技术拓宽了传统的图表功能，使用户对数据的剖析更清楚。
❻ 金融行业如何选择服务器
金融行业是DDoS攻击的重灾区
一、硬件配置选择。金融行业对硬件要求较高，服务器出现问题时，一般要求处理要快，所以应尽量采用稳定的硬件架构。
二、选择高防服务器抵御攻击。游戏、金融行业一直以来都是网络攻击高发行业，现在也不例外，而在这些网络攻击中，要数DDoS攻击最普遍。
DDoS攻击又称分布式拒绝服务攻击，是指处于不同位置的多个攻击者同时向一个或数个目标发动攻击，或者一个攻击者控制了位于不同位置的多台机器并利用这些机器对受害者同时实施攻击。DDoS攻击在发动的时候，可以对源IP地址进行伪造，这样就使其在发生的时候隐蔽性是极好，同时要也加大了对攻击进行检测的困难性，因此DDoS攻击是难以防范的。
从防御范围来看，高防服务器能够对SYN、UDP、ICMP、HTTP GET等各类DDoS攻击进行防护，并且能针对部分特殊安全要求的web用户提供CC攻击动态防御，能够有效地为金融行业客户进行网络安全防护。除此之外，高防服务器会定时扫描现有网络主节点，清查可能存在的网络漏洞。在骨干节点上配置防火墙，从根本上抵御DDoS攻击和其他攻击。还有充足的带宽资源，承受网络攻击带来的消耗，过滤不必要的服务和端口，大大地削减攻击。