[发明专利]一种流量特征防私接方法

说明书

本发明公开了一种流量特征防私接方法，包括如下步骤：(1)规则定义：首先约定从kafka读取的数据种类，在Kstream应用启动时，将规则定义配置加载到内存中；(2)用户会话维护：对用户的会话进行数据的聚合分析，Monitor应用将监听到的用户上下线数据发送到kafka，Kstream应用消费这些数据；(3)数据特征获取：Kstream应用首先比对用户上线报文中的ip与镜像数据报文的源地址ip，如果相同则表明该数据报文是由此用户产生的，然后根据规则定义。本发明通过从AAA服务器或者AAA代理服务器获取用户的会话信息，同时，结合从网络出口镜像用户发出的上行流量，进行基于会话的内容分析，得出在该会话中，是否存在私接行为的结论，防私接效果好。

技术领域

本发明涉及发数据分析技术领域，具体为一种流量特征防私接方法。

背景技术

随着互联网的大规模建设以及移动互联网技术、业务迅猛发展，网络数据流量爆发式增长，智能终端日益普及，人们越来越离不开网络。在学校与城中村等人口密集区域，大量用户使用路由器接入上网，一个账号拖N个终端情况严重，这种情况不仅给宽带业务运营带来一定压力，减少了运营商的收入，而且还隐藏了上网用户的真实身份，导致网络信息安全无法管控。

新路致力于防私接功能研发，提供以客户端防私接为基础的解决方案，有着二十多个省级运营商的部署、维护、升级经验，常年跟踪各类私接手段，并提供针对性的功能升级。受限于接入协议、手机操作系统等因素，客户端防私接存在一些无法解决的问题，如Portal环境下的MAC+IP地址复制、PPPoE环境下的抓包破解等，为此，我们提出一种流量特征防私接方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种流量特征防私接方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种流量特征防私接方法，包括如下步骤：

(1)规则定义：首先约定从kafka读取的数据种类，在Kstream应用启动时，将规则定义配置加载到内存中；

(2)用户会话维护：对用户的会话进行数据的聚合分析，Monitor应用将监听到的用户上下线数据发送到kafka，Kstream应用消费这些数据；

(3)数据特征获取：Kstream应用首先比对用户上线报文中的ip与镜像数据报文的源地址ip，如果相同则表明该数据报文是由此用户产生的，然后根据规则定义，将数据报文中的字段进行json解析，url解析或user_agent解析等，获得特征值保存在redis中；

(4)私接判定：brand具有较高的优先级，用于直接识别不同的设备，其他分类，在一个会话中，特征值聚合后，按特定条件判断私接；

(5)后续管控：被判定私接的会话，被强制下线，当某个用户在一定时间范围内，发生多次私接行为，则被加入黑名单或者进行账号冻结处理。

优选的，所述步骤(1)中约定从alipay.amdc规则中的http.request字段中读取utdid，osType，clientVersion，uid这些特征属性的值，这些特征按照device，ostype，osv，appinfo，accountinfo这些分类来组织，不同的分类方式，在分析时聚合的方法不同。

优选的，所述步骤(2)中当用户会话开始时，进行数据的聚合分析，当用户下线时，不必接收数据。

优选的，所述步骤(2)中采用流量分析系统进行数据采集，且流量分析系统主要分为三个子系统：Monitor负责监听用户上下限信息；Kstream负责聚合数据分析并输出结果；Manager负责持久化数据和数据分析范围的定义与组织，提供数据接口以便展示。