實現ott應用流量特征快速鑒別的系統及方法
【專利摘要】本發明涉及一種實現OTT應用流量特征快速鑒別的系統及方法，其中系統包括流信息摘要模塊，用以將網絡中的流量生成摘要信息；流分類關聯模塊，用以將目標網絡中的流量以摘要信息的相關程度分類關聯；流組管理模塊，用以去除與流量特征分析無關的隨機數據并生成用于鑒別特征的元信息流組；特征掃描模塊，用以基于元信息流組執行流量周期掃描并對流量進行分類；特征輸出模塊，用以匯總流量特征并輸出流量特征分析鑒別結果。采用該種結構的實現OTT應用流量特征快速鑒別的系統及方法，避免逐包查看的繁瑣步驟，在數分鐘到數小時快速鑒別出移動網絡中OTT應用的流量特征，大大提高了OTT應用流量特征鑒別的效率，具有更廣泛的應用范圍。
【專利說明】實現οττ應用流量特征快速鑒別的系統及方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及互聯網【技術領域】，尤其涉及0ΤΤ應用【技術領域】，具體是指一種實現0ΤΤ應用流量特征快速鑒別的系統及方法。
【背景技術】
[0002]微信、手機QQ、SKYPE (—種網絡語音溝通工具)隨著智能設備的普及使用量大幅增加，新的0TT(0ver The Top，指通過互聯網向用戶提供各種服務)應用更是層出不窮，這些0ΤΤ應用產生的信令，消耗了大量的網絡設備資源，使網絡設備中的各種資源管理都面臨諸多挑戰，分析和鑒別這些0ΤΤ應用的流量特征、減少應用不合理的信令消耗成為當前亟待解決突出問題。
[0003]對流量特征分析和鑒別的實際操作中，通常都是使用數據包分析查看工具(如ffireshark)逐包查看和過濾,不同的0ΤΤ應用擁有不同的流量特征,而分析這些特征的過程中往往需要重復好多遍，分析過程耗時耗力。
【發明內容】
[0004]本發明的目的是克服了上述現有技術的缺點，提供了一種能夠實現避免逐包查看的繁瑣步驟、在數分鐘到數小時快速鑒別出移動網絡中0ΤΤ應用的流量特征、大大提高了0ΤΤ應用流量特征鑒別的效率、具有更廣泛應用范圍的實現0ΤΤ應用流量特征快速鑒別的系統及方法。
[0005]為了實現上述目的，本發明的實現0ΤΤ應用流量特征快速鑒別的系統及方法具有如下構成:
[0006]該實現0ΤΤ應用流量特征快速鑒別的系統，其主要特點是，所述的系統包括:
[0007]流信息摘要模塊，用以將網絡中的流量生成摘要信息；
[0008]流分類關聯模塊，用以將目標網絡中的流量以所述的摘要信息的相關程度分類關聯；
[0009]流組管理模塊，用以去除與流量特征分析無關的隨機數據并生成用于鑒別特征的元信息流組；
[0010]特征掃描模塊，用以基于所述的元信息流組執行流量周期掃描并對流量進行分類；
[0011]特征輸出模塊，用以匯總流量特征并輸出流量特征分析鑒別結果。
[0012]本發明還涉及一種實現0ΤΤ應用流量特征快速鑒別的方法，所述的方法包括以下步驟:
[0013](1)所述的流信息摘要模塊將網絡中的流量生成摘要信息；
[0014](2)所述的流分類關聯模塊將目標網絡中的流量以所述的摘要信息的相關程度分類關聯；
[0015](3)所述的流組管理模塊去除與流量特征分析無關的隨機數據并生成用于鑒別特征的元信息流組；
[0016](4)所述的特征掃描模塊基于所述的元信息流組執行流量周期掃描并對流量進行分類；
[0017](5)所述的特征輸出模塊匯總流量特征并輸出流量特征分析鑒別結果。
[0018]較佳地，所述的流信息摘要模塊將網絡中的流量生成摘要信息，包括以下步驟:
[0019](11)所述的流信息摘要模塊將目標網絡中的流量按用戶、應用和流生成摘要信息；
[0020](12)所述的流信息摘要模塊分別給用戶、應用和流添加用戶標識、應用標識和流標識。
[0021]較佳地，所述的與流量特征分析無關的隨機數據包括噪音數據。
[0022]較佳地，所述的特征掃描模塊基于所述的元信息流組執行流量周期掃描，包括以下步驟:
[0023](41)所述的特征掃描模塊進行網絡流量特征掃描；
[0024](42)所述的特征掃描模塊根據短頻突發流量和并發長連接流量分別進行周期計笪
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[0025]較佳地，所述的對流量進行分類，具體為:
[0026]將流量分類為應用心跳流量、內容相關周期流量和用戶行為相關隨機流量。
[0027]較佳地，所述的特征輸出模塊匯總流量特征，具體為:
[0028]所述的特征輸出模塊匯總應用的心跳流量特征、周期流量特征和用戶行為相關流量特征。
[0029]采用了該發明中的實現OTT應用流量特征快速鑒別的系統及方法，具有如下有益效果:
[0030]在應用本發明之前，逐包分析OTT應用的流量特征，并得出最后結果，需要幾天甚至一到二周的時間，分析大量的OTT應用需要花費很多的人力物力和時間；應用本發明的方法和系統，可以在數分鐘到數小時間快速鑒別出移動網絡中OTT應用的流量特征，分類匯總出應用的心跳周期、心跳流量大小、與應用相關的周期性流量大小和周期、用戶行為相關流量的平均大小、傳輸率等，大大提高了 OTT應用流量特征鑒別的效率，具有更廣泛的應用范圍。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0031]圖1為本發明的實現OTT應用流量特征快速鑒別的系統的結構示意圖。
[0032]圖2為本發明的實現OTT應用流量特征快速鑒別的方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0033]為了能夠更清楚地描述本發明的技術內容，下面結合具體實施例來進行進一步的描述。
[0034]本發明提供一種實現OTT應用流量特征快速鑒別的系統及方法，用于分析OTT應用對網絡側的消耗、評估OTT應用對信令資源的異常占用，解決OTT應用流量特征分析相對新應用嚴重滯后的問題。
[0035]本發明提供一種實現0ΤΤ應用流量特征快速鑒別的系統及方法，避免了逐包查看的繁瑣步驟，將目標網絡中的流量按用戶、應用、流生成摘要信息，再使用這些流的摘要信息，使用聚類算法根據其相關程度分類關聯，然后剔除和流量特征分析無關的噪音數據，最后生成用于鑒別特征的一組元信息流組；基于元信息流，執行周期流量掃描，分類出應用心跳流量、內容相關周期流量以及用戶行為相關隨機流量；再基于周期流量掃描結果，匯總應用的心跳流量特征、周期流量特征、用戶行為相關流量特征。
[0036]本發明提供了一種實現0ΤΤ應用流量特征快速鑒別的系統，該系統包括:
[0037]流信息摘要模塊，用以將網絡中的流量生成摘要信息；
[0038]流分類關聯模塊，用以將目標網絡中的流量以所述的摘要信息的相關程度分類關聯；
[0039]流組管理模塊，用以去除與流量特征分析無關的隨機數據并生成用于鑒別特征的元信息流組；
[0040]特征掃描模塊，用以基于所述的元信息流組執行流量周期掃描并對流量進行分類；
[0041]特征輸出模塊，用以匯總流量特征并輸出流量特征分析鑒別結果。
[0042]本發明還提供了一種實現0ΤΤ應用流量特征快速鑒別的方法，該方法包括以下步驟:
[0043](1)所述的流信息摘要模塊將網絡中的流量生成摘要信息；
[0044](2)所述的流分類關聯模塊將目標網絡中的流量以所述的摘要信息的相關程度分類關聯；
[0045](3)所述的流組管理模塊去除與流量特征分析無關的隨機數據并生成用于鑒別特征的元信息流組；
[0046](4)所述的特征掃描模塊基于所述的元信息流組執行流量周期掃描并對流量進行分類；
[0047](5)所述的特征輸出模塊匯總流量特征并輸出流量特征分析鑒別結果。
[0048]在一種較佳的實施方式中，所述的流信息摘要模塊將網絡中的流量生成摘要信息，包括以下步驟:
[0049](11)所述的流信息摘要模塊將目標網絡中的流量按用戶、應用和流生成摘要信息；
[0050](12)所述的流信息摘要模塊分別給用戶、應用和流添加用戶標識、應用標識和流標識。
[0051]所述的與流量特征分析無關的隨機數據包括噪音數據，還可以包括其他需要剔除的無關數據。
[0052]在一種較佳的實施例中，所述的特征掃描模塊基于所述的元信息流組執行流量周期掃描，包括以下步驟:
[0053](41)所述的特征掃描模塊進行網絡流量特征掃描；
[0054](42)所述的特征掃描模塊根據短頻突發流量和并發長連接流量分別進行周期計笪
[0055]在一種較佳的實施例中，所述的對流量進行分類，具體為:
[0056]將流量分類為應用心跳流量、內容相關周期流量和用戶行為相關隨機流量。
[0057]在一種較佳的實施例中，所述的特征輸出模塊匯總流量特征，具體為:
[0058]所述的特征輸出模塊匯總應用的心跳流量特征、周期流量特征和用戶行為相關流量特征。
[0059]下面以一具體實施例來進一步介紹本發明。
[0060]如圖1所示，為實現上述目的，本發明提供一種實現0ΤΤ應用流量特征的快速鑒別的系統，包括:
[0061]流信息摘要模塊，用于將網絡中的流量按用戶、應用、流生成摘要信息，以及給用戶、應用、流分別用戶標識、應用標識、流標識；
[0062]流分類關聯模塊，用于將目標網絡中的流量以摘要信息的相關程度分類關聯，關聯的目的是保留有助于流量特征分析的流，而剔除流量特征無關的用戶隨機流量；
[0063]流組管理模塊，用于保證用戶標識、應用標識、流標識相關的流的唯一性，剔除與流量特征分析無關的流(噪音數據)，并作為本發明裝置其它模塊輸入；
[0064]特征掃描模塊，用于執行網絡流量特征掃描，分類出應用心跳流量、內容相關周期流量以及用戶行為相關隨機流量，在掃描過程中，根據短頻突發流量，并發長連接流量分別執行周期計算，以確定心跳周期和周期流量周期，周期確定以后，再進一步計算流量大小；
[0065]特征輸出模塊，用于按照指定的格式輸出流量分析結果。
[0066]如圖2所示，為實現上述目的，本發明提供一種實現0ΤΤ應用流量特征快速鑒別的方法，包括:
[0067]將目標網絡中的流量按用戶、應用、流生成摘要信息；
[0068]將目標網絡中的流以摘要信息的相關程度分類關聯；
[0069]剔除流量特征無關的隨機數據，生成用于鑒別特征的元信息流組；
[0070]基于元信息流，執行周期流量掃描，分類出應用心跳流量、內容相關周期流量以及用戶行為相關隨機流量；
[0071]基于周期流量掃描結果，匯總應用的心跳流量特征、周期流量特征、用戶行為相關流量特征；
[0072]輸出流量特征分析鑒別結果。
[0073]采用了該發明中的實現0ΤΤ應用流量特征快速鑒別的系統及方法，具有如下有益效果:
[0074]在應用本發明之前，逐包分析0ΤΤ應用的流量特征，并得出最后結果，需要幾天甚至一到二周的時間，分析大量的0ΤΤ應用需要花費很多的人力物力和時間；應用本發明的方法和系統，可以在數分鐘到數小時間快速鑒別出移動網絡中0ΤΤ應用的流量特征，分類匯總出應用的心跳周期、心跳流量大小、與應用相關的周期性流量大小和周期、用戶行為相關流量的平均大小、傳輸率等，大大提高了 0ΤΤ應用流量特征鑒別的效率，具有更廣泛的應用范圍。
[0075]在此說明書中，本發明已參照其特定的實施例作了描述。但是，很顯然仍可以作出各種修改和變換而不背離本發明的精神和范圍。因此，說明書和附圖應被認為是說明性的而非限制性的。
【權利要求】
1.一種實現οττ應用流量特征快速鑒別的系統，其特征在于，所述的系統包括: 流信息摘要模塊，用以將網絡中的流量生成摘要信息； 流分類關聯模塊，用以將目標網絡中的流量以所述的摘要信息的相關程度分類關聯；流組管理模塊，用以去除與流量特征分析無關的隨機數據并生成用于鑒別特征的元信息流組； 特征掃描模塊，用以基于所述的元信息流組執行流量周期掃描并對流量進行分類； 特征輸出模塊，用以匯總流量特征并輸出流量特征分析鑒別結果。
2.一種基于權利要求1所述的系統實現0TT應用流量特征快速鑒別的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步驟: (1)所述的流信息摘要模塊將網絡中的流量生成摘要信息； (2)所述的流分類關聯模塊將目標網絡中的流量以所述的摘要信息的相關程度分類關聯； (3)所述的流組管理模塊去除與流量特征分析無關的隨機數據并生成用于鑒別特征的元信息流組； (4)所述的特征掃描模塊基于所述的元信息流組執行流量周期掃描并對流量進行分類； (5)所述的特征輸出模塊匯總流量特征并輸出流量特征分析鑒別結果。
3.根據權利要求2所述的實現0TT應用流量特征快速鑒別的方法，其特征在于，所述的流信息摘要模塊將網絡中的流量生成摘要信息，包括以下步驟: (11)所述的流信息摘要模塊將目標網絡中的流量按用戶、應用和流生成摘要信息； (12)所述的流信息摘要模塊分別給用戶、應用和流添加用戶標識、應用標識和流標識。
4.根據權利要求2所述的實現0TT應用流量特征快速鑒別的方法，其特征在于，所述的與流量特征分析無關的隨機數據包括噪音數據。
5.根據權利要求2所述的實現0TT應用流量特征快速鑒別的方法，其特征在于，所述的特征掃描模塊基于所述的元信息流組執行流量周期掃描，包括以下步驟: (41)所述的特征掃描模塊進行網絡流量特征掃描； (42)所述的特征掃描模塊根據短頻突發流量和并發長連接流量分別進行周期計算。
6.根據權利要求2所述的實現0TT應用流量特征快速鑒別的方法，其特征在于，所述的對流量進行分類，具體為: 將流量分類為應用心跳流量、內容相關周期流量和用戶行為相關隨機流量。
7.根據權利要求2所述的實現0TT應用流量特征快速鑒別的方法，其特征在于，所述的特征輸出模塊匯總流量特征，具體為: 所述的特征輸出模塊匯總應用的心跳流量特征、周期流量特征和用戶行為相關流量特征。
【文檔編號】H04L12/24GK104394032SQ201410679940
【公開日】2015年3月4日 申請日期:2014年11月24日 優先權日:2014年11月24日
【發明者】逯利軍, 錢培專, 林強, 焦建華, 王艷艷, 李克民 申請人:北京美琦華悅通訊科技有限公司