CN103024091B - 获得网络客户端真实物理地址的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种获得网络客户端真实物理地址的方法及装置。获得网络客户端真实物理地址的方法包括：通过客户端分别与至少两台服务器之间的数据传输，确定所述至少两台服务器分别到所述客户端的网络传输时间；获得所述至少两台服务器各自的关键参量，所述关键参量用于表征所述至少两台服务器在与所述客户端进行数据传输时的网络拥堵状态；基于预先建立的数据处理模型，根据所述至少两台服务器的关键参量及网络传输时间，计算各服务器与所述客户端之间的距离；根据所述各服务器与所述客户端之间的距离，及所述各服务器的物理地址，计算获得所述客户端的物理地址。本申请实施获得了较为准确的客户端的真实物理地址，提高了确定客户端位置的准确性。

Description

获得网络客户端真实物理地址的方法及装置
技术领域
本申请涉及网络技术领域，特别是涉及一种获得网络客户端真实物理地址的方法及装置。
背景技术
在特定的网络应用环境中，通常需要对网络客户端(网络用户)进行真实物理地址的定位，例如在电子商务网站中，由于“隐匿地理位置行为”常常和“交易欺诈”有着重要关联，所以如何快速、准确地对网络客户端定位显得非常重要。
现有技术中，常见的获得网络客户端真实物理地址的方法基本都依赖于网络客户端的IP地址，通过根据该IP地址，查询IP地址与地理位置的映射表，来查询定位其真实物理位置。然而，隐匿者可以通过各种方式(比如代理服务等)来隐藏或改变自己的真实IP地址。这样就无法准确定位该隐匿者的真实物理地址。
因此，在实现本申请的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：利用网络客户端的IP地址无法准确获得客户端的真实物理地址。
发明内容
为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种获得网络客户端真实物理地址的方法及装置，以实现更准确地获得网络客户端的真实物理地址，技术方案如下：
一种获得网络客户端真实物理地址的方法，包括：
通过客户端分别与至少两台服务器之间的数据传输，确定所述至少两台服务器分别到所述客户端的网络传输时间；
获得所述至少两台服务器各自的关键参量，所述关键参量用于表征所述至少两台服务器在与所述客户端进行数据传输时的网络拥堵状态；
基于预先建立的数据处理模型，根据所述至少两台服务器的关键参量及网络传输时间，计算各服务器与所述客户端之间的距离；
根据所述各服务器与所述客户端之间的距离，及所述各服务器的物理地址，计算获得所述客户端的物理地址。
一种获得网络客户端真实物理地址的装置，包括：
时间确定单元，用于通过客户端分别与至少两台服务器之间的数据传输，确定所述至少两台服务器分别到所述客户端的网络传输时间；
参量确定单元，用于获得所述至少两台服务器各自的关键参量，所述关键参量用于表征所述至少两台服务器在与所述客户端进行数据传输时的网络拥堵状态；
距离确定单元，用于基于预先建立的数据处理模型，根据所述至少两台服务器的关键参量及网络传输时间，计算各服务器与所述客户端之间的距离；
地址确定单元，用于根据所述各服务器与所述客户端之间的距离，及所述各服务器的物理地址，计算获得所述客户端的物理地址。
本申请实施例通过在服务器与客户端的距离和网络传输时间的关系中引入表征网络拥堵状态的关键参量，对上述距离和时间的关系进行了修正，并进一步依据服务器的物理地址确定了客户端的物理地址，从而获得的较为准确的客户端的真实物理地址，该方法相对于现有技术中根据客户端IP地址确定客户端物理地址的方法，大大提高了确定客户端位置的准确性，从而可以快速、准确地对网络客户端进行定位。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例一种获得网络客户端真实物理地址的方法流程图；
图2为本申请实施例另一种获得网络客户端真实物理地址的方法流程图；
图3为图2所示实施例中服务器与客户端的分布示意图；
图4为本申请实施例一种获得网络客户端真实物理地址的装置结构示意图；
图5为本申请实施例另一种获得网络客户端真实物理地址的装置结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
下面结合附图，对本申请的实施方案进行详细描述。
参见图1，为本申请实施例一种获得网络客户端真实物理地址的方法流程图。
该方法可以包括：
步骤101，通过客户端分别与至少两台服务器之间的数据传输，确定至少两台服务器分别到所述客户端之间的网络传输时间。
在本申请实施例中，需要首先确定服务器与客户端之间的网络传输时间，该网络传输时间需要根据客户端和服务器之间的数据传输来记录时间并计算确定，具体的，网络传输时间可以是客户端与服务器协商进行数据传输后，分别记录数据传输的起始时间和终止时间来计算获得，也可以是在客户端正常访问服务器时，由服务器向客户端返回访问数据时触发时间记录，并在客户端接收到数据时，触发向该服务器或其它服务器的数据发送，由该服务器或其它服务器记录数据接收时间，然后获得服务器与客户端之间的双向传输网络时间作为网络传输时间，即由第一服务器传输到客户端再由客户端传输到第一服务器或第二服务器的总计网络传输时间。该网络传输时间的计算可以有多种方法，此处不再一一赘述，具体的计算示例请参照后续实施例。
由于客户端的物理地址需要至少两个坐标值来定位，例如经、纬度，或者三维坐标(x，y，z)等，所以，为了求解客户端的物理地址需要建立至少包含两个方程的方程组，因此，在本步骤中获取网络传输时间时，要获取至少两台服务器到同一台客户端之间的网络传输时间。
步骤102，获得至少两台服务器各自的关键参量，关键参量用于表征两台服务器在与客户端进行数据传输时的网络拥堵状态。
由于服务器与客户端在进行数据传输时，其网络传输时间实时受到网络拥堵状态的影响，所以，为了修正服务器和客户端之间的距离与网络传输时间之间的关系，需要确定服务器与客户端进行数据传输时的网络拥堵状态。
该表征网络拥堵状态的关键参量有很多，可以包括每秒服务器处理的业务数、每秒服务器接收的页面请求数、数据传输的发生时间(如星期几和/或服务器的系统时间，如晚上23:00)等，当然也还可以包含其它参量，该关键参量的考虑范围与所要求的对客户端物理地址的精确度有关，若要求精确度较低，可以选取上述关键参量中的一个或几个，若要求精确度较高，可以同时考虑上述列举的四个关键参量，此处不作具体限定。
步骤103，基于预先建立的数据处理模型，根据至少两台服务器的关键参量及网络传输时间，计算各服务器与客户端之间的距离。
该预先建立的数据处理模块具体是可以根据已知的历史数据运用数据挖掘分类算法计算获得的数据处理模型，该历史数据可以包括历史服务器与历史客户端之间的距离，历史服务器与历史客户端之间的网络传输时间，以及历史服务器的关键参量。通过上述已知的历史数据即可进行训练或计算获得数据处理模型。
将以上步骤中获得的至少两台服务器的关键参量及网络传输时间代入数据处理模型，即可计算各服务器与客户端之间的距离。
步骤104，根据各服务器与客户端之间的距离，及各服务器的物理地址，计算获得客户端的物理地址。
由于至少两服务器各自的物理地址是已知量，通过求解距离方程组，即可确定客户端的物理地址。当该方程组求解为唯一值时，该唯一值所对应的二维坐标即为客户端的物理坐标，若该方程组求解不为唯一值，则可以在本实施例中采用至少三台服务器来求解客户端的物理地址，即可唯一确定该客户端的物理地址。
本申请实施例通过在服务器与客户端的距离和网络传输时间的关系中引入表征网络拥堵状态的关键参量，对上述距离和时间的关系进行了修正，并进一步依据服务器的物理地址确定了客户端的物理地址，从而获得的较为准确的客户端的真实物理地址，该方法相对于现有技术中根据客户端IP地址确定客户端物理地址的方法，大大提高了确定客户端位置的准确性，从而可以快速、准确地对网络客户端进行定位。
参见图2，为本申请实施例另一种获得网络客户端真实物理地址的方法流程图。
如图3所示，本实施例中通过第一服务器31、第二服务器32、第三服务器33、第四服务器34，定位客户端35的真实物理地址，其中，上述服务器的物理地址为已知量，“第一、第二、第三、第四”仅为区分不同的服务器，并非特指或限定，各服务器的系统时间一致，该方法可以包括：
步骤201，第一服务器31接收客户端35发送的页面访问请求。
当客户端发出对某一服务器如第一服务器31的页面访问请求时，该第一服务器31接收该请求，并执行步骤202。
步骤202，第一服务器31向该客户端35发送所请求页面的数据，该页面数据中包含布点代码。
第一服务器31在接收到客户端35的请求后，计算生成所请求页面的数据，并向客户端35返回页面数据流，在发送结束时，第一服务器31记录当前的系统时间，记为t1。
该返回客户端35的页面数据中包含布点代码，其中，第一服务器31可以预先在其所有页面数据中增加布点代码，也可以在接收到客户端35对某一页面的访问请求时，再临时在该页面数据中增加布点代码。
该布点代码中包含至少两台服务器的网络地址信息，在本实施例中，可以包含第二服务器32、第三服务器33和第四服务器34的网络地址信息，当然在另一实施例中，该第一服务器31也可以是第二服务器32、第三服务器33或第四服务器34中的一个，例如，该布点代码中包含的为第一服务器31、第三服务器33和第四服务器34的网络地址信息。
在页面数据中增加布点代码用于客户端在解析该页面数据时触发该布点代码，根据该布点代码中包含的服务器地址，向对应服务器发送请求信息，该请求信息也即告知相应的服务器执行客户端35物理地址计算的相应操作。因此，为了加快该布点代码向对应服务器发送请求信息，减少时间误差，最优的方案是将该布点代码设置在页面数据的开始位置，以便于后续在客户端35解析页面数据时，第一时间解析到该布点代码，触发向各服务器发送请求信息。
步骤203，客户端35接收并解析该页面数据，触发布点代码，分别向第二服务器32、第三服务器33和第四服务器34发送请求信息。
客户端35接收并解析该页面数据时，触发布点代码，根据该布点代码中包含的服务器地址信息，分别向第二服务器32、第三服务器33和第四服务器34发送请求信息。
为了便于同一服务器区分不同客户端发送的请求信息，该客户端35向服务器发送请求信息时，在请求信息中包含用于标识该客户端35的信息，例如客户端35的唯一标识码等。
步骤204，各服务器接收请求消息，记录当前的系统时间。
第二服务器32、第三服务器33和第四服务器34在分别接收到上述请求消息后，即可获知需要执行计算客户端35物理地址的相应操作，各服务器执行相同的操作步骤204～步骤206。
第二服务器32记录接收到请求消息时的系统时间，即t21，然后可计算获得第一服务器31到客户端35，及客户端35到第二服务器32的“双向传输”的网络时间Δt2，Δt2＝t21-t1。
同理，第三服务器33记录接收到请求消息时的系统时间，即t31，然后可计算获得第一服务器31到客户端35，及客户端35到第三服务器33的“双向传输”的网络时间Δt3，Δt3＝t31-t1。
同理，第四服务器34记录接收到请求消息时的系统时间，即t41，然后可计算获得第一服务器31到客户端35，及客户端35到第三服务器34的“双向传输”的网络时间Δt4，Δt4＝t41-t1。
其中，第一服务器31记录的系统时间t1可以是由第一服务器31分别告知第二服务器32、第三服务器33和第四服务器34的。
步骤205，各服务器分别计算表征网络拥堵状态的关键参量。
该表征服务器当前网络拥堵状态的关键参量可以有多个，例如每秒钟服务器处理的业务数(例如，对于交易网站每秒钟处理的交易数量)，每秒服务器接收的页面请求数星期几(例如，星期一和星期日网络的拥堵状态会差别很大)，系统时间(例如，上午十点和晚上十点的网络拥堵状态会差别很大)等。
各服务器可以以接收到客户端35发送的请求消息的时间为当前时刻，计算此时每秒钟服务器处理的业务数以及每秒服务器接收的页面请求数，并确定当前的星期和系统时间。
步骤206，基于历史数据建立的数据处理模型，根据确定的关键参量及双向传输网络时间，计算各服务器与客户端之间的距离。
本申请实施例首先根据历史数据建立数据处理模型，该模型表征了服务器与客户端之间的距离S、关键参量(服务器与客户端间数据传输的发生时间如星期、系统时间)以及服务器与客户端之间的双向传输网络时间Δt三者之间的关系，将各服务器计算获得的关键参量(星期、系统时间)、Δt应用于该模型，即可运行获得各服务器分别与客户端之间的距离。
具体的该数据处理模型的建立过程可以采用一般的数据挖掘分类算法获得，分类算法的训练过程为：训练集——>特征选取——>训练——>分类器
我们可以使用数据挖掘分类算法里的“决策树”的一种实现“C5”来完成，具体的训练过程可以是获取已知的实验数据(历史数据)：服务器与客户端之间的距离S、以及服务器与客户端之间的双向传输网络时间Δt，作为训练集——>确定该服务器不同时段的关键参量(星期、系统时间)(特征选取过程)——>训练(就是将S、Δt及关键参量代入运行“C5”)——>得到数据处理模型。
分类算法有很多种，“C5决策树”只是其中一种，用“C5决策树”训练得到的模型是一个黑盒，我们并不能得知具体的函数表达。还可以使用其它的分类算法，比如“SVM”，该模型可确定具体的函数关系。假设变量定义如下：系统时间t，星期week，双向传输网络时间Δt，服务器与客户端距离s，那么训练的时候，我们会得到每个变量的权重系数w。那么
在获得上述各参量的权重之后，通过在服务器与客户端的距离和双向传输网络时间的关系中引入上述表征网络拥堵状态的关键参量，并通过权重调整各参量在上述计算过程中的影响程度，即可对上述距离和时间的关系进行修正，与仅仅依据S＝VT来计算的方法相比，可以获得更为准确的客户端的真实物理地址。
训练过程就是根据历史数据已知的s、t、week、Δt确定每个w1、w2、w3、w4、w5的值为多少，每个参量还可以有多种变形，比如2次方还是3次方等，例如： 在确定各参量的权重系数后，即可获得该模型的函数关系式，在后续实际数据的计算中，调用该模型的函数关系进行运算即可。
在依据上述方法确定出数据处理模型后，将上步骤中确定的关键参量及双向传输网络时间，代入数据处理模型进行运算，即可计算出各服务器与客户端之间的距离，例如，将第二服务器32、第三服务器33和第四服务器34各自对应的关键参量及双向传输网络时间代入模型，运算后即可获得第二服务器32到客户端35的距离S2，第三服务器33到客户端35的距离S3，第四服务器34到客户端35的距离S4。
步骤207，根据各服务器与客户端之间的距离，及各服务器的物理地址，计算获得客户端的物理地址。
各服务器的物理地址也即三维地理坐标为已知量，再根据上步骤中计算出的距离S2，S3，S4，即可构建方程组，计算出客户端35的物理地址即三维地理坐标，该计算出的客户端35的物理地址即为该客户端的真实物理地址。
其中，上述步骤206、207中计算各服务器与客户端之间的距离及客户端物理地址的动作可以由某一确定的服务器执行，至于各服务器的物理地址，关键参量及双向传输网络时间等，可以由各服务器发送至该执行计算的服务器，也可以是步骤206中各服务器与客户端之间的距离也分别在各服务器完成，然后发送给该确定的服务器，由该服务器执行步骤207，其中，该确定的服务器可以是上述四个服务器中的任一个，也可以是除上述四个服务器之外的其它服务器。
本申请实施例通过在服务器与客户端的距离和双向传输网络时间的关系中引入表征网络拥堵状态的关键参量，对上述距离和时间的关系进行了修正，并进一步依据服务器的物理地址确定了客户端的物理地址，从而获得的较为准确的客户端的真实物理地址，该方法相对于现有技术中根据客户端IP地址确定客户端物理地址的方法，大大提高了确定客户端位置的准确性，从而可以快速、准确地对网络客户端进行定位。
相应于上面的方法实施例，本申请还提供一种获得网络客户端真实物理地址的装置，如图4所示，为该装置的结构示意图。
该装置可以包括：
时间确定单元401，用于通过客户端分别与至少两台服务器之间的数据传输，确定至少两台服务器分别到客户端的网络传输时间。
参量确定单元402，用于获得至少两台服务器各自的关键参量，关键参量用于表征至少两台服务器在与客户端进行数据传输时的网络拥堵状态。
距离确定单元403，用于基于预先建立的数据处理模型，根据至少两台服务器的关键参量及网络传输时间，计算各服务器与客户端之间的距离。
地址确定单元404，用于根据各服务器与客户端之间的距离，及各服务器的物理地址，计算获得客户端的物理地址。
时间确定单元401首先确定服务器与客户端之间的网络传输时间，该网络传输时间需要根据客户端和服务器之间的数据传输来记录时间并计算确定，具体的，网络传输时间可以是客户端与服务器协商进行数据传输后，分别记录数据传输的起始时间和终止时间来计算获得，也可以是在客户端正常访问服务器时，由服务器向客户端返回访问数据时触发时间记录，并在客户端接收到数据时，触发向该服务器或其它服务器的数据发送，由该服务器或其它服务器记录数据接收时间，然后获得服务器与客户端之间的双向传输网络时间作为网络传输时间。在时间确定单元401获得网络传输时间后，参量确定单元402需要确定服务器与客户端进行数据传输时的网络拥堵状态，以修正服务器和客户端之间的距离与网络传输时间之间的关系，该表征网络拥堵状态的关键参量有很多，可以包括每秒服务器处理的业务数、每秒服务器接收的页面请求数、星期、服务器的系统时间等，在确定关键参量后，由距离确定单元403基于预先建立的数据处理模型，根据至少两台服务器的关键参量及双向传输网络时间，计算各服务器与客户端之间的距离。其中，该预先建立的数据处理模块具体是可以根据已知的历史数据运用数据挖掘分类算法计算获得的数据处理模型，距离确定单元403将获得的至少两台服务器的关键参量及网络传输时间代入数据处理模型，即可计算各服务器与客户端之间的距离，最后由地址确定单元404根据各服务器与客户端之间的距离，及各服务器的物理地址，计算获得客户端的物理地址。
本申请实施例通过上述单元获得的较为准确的客户端的真实物理地址，相对于现有技术，大大提高了确定客户端位置的准确性，从而可以快速、准确地对网络客户端进行定位。
参见图5，为本申请实施例另一种获得网络客户端真实物理地址的装置的结构示意图。
该装置除了可以包括时间确定单元501、参量确定单元502、距离确定单元503、地址确定单元504之外，还可以包括模型建立单元505。其中，参量确定单元502、距离确定单元503、地址确定单元504分别与前述实施例中的参量确定单元402、距离确定单元403、地址确定单元404类似，此处不再赘述。
本实施例中，时间确定单元501又可以进一步包括：
第一确定子单元5011，用于确定第一服务器向客户端发送第一数据的第一系统时间。其中，第一数据中包括布点代码，该布点代码中包括第二服务器的网络地址信息，以使客户端在接收到第一数据后触发该布点代码，并根据布点代码中第二服务器的网络地址信息向第二服务器发送第二数据。具体的，该布点代码位于第一数据的开始位置。
第二确定子单元5012，用于确定第二服务器接收到客户端发送的第二数据的第二系统时间，客户端在接收到第一数据后向第二服务器发送第二数据。
时间计算子单元5013，用于将第二系统时间与第一系统时间的差值作为第二服务器与客户端之间的双向传输网络时间；其中，第二服务器为至少两台服务器中的一个。
模型建立单元505，用于根据已知的历史数据运用数据挖掘分类算法计算获得数据处理模型，其中，历史数据包括历史服务器与历史客户端之间的距离，历史服务器与历史客户端之间的网络传输时间，以及历史服务器的关键参量。在本实施例中，由于时间确定单元501确定的网络传输时间为双向传输网络时间，所以，该模型建立单元505中，历史服务器与历史客户端之间的网络传输时间也即为双向传输网络时间。
时间确定单元501通过上述三个子单元确定服务器与客户端之间的双向传输网络时间，且参量确定单元502确定上述关键参量后，由距离确定单元503根据模型建立单元505建立的数据处理模型进行服务器与客户端之间的距离计算，然后由地址确定单元504计算确定客户端的物理地址。
本申请实施例通过上述单元获得的较为准确的客户端的真实物理地址，相对于现有技术，大大提高了确定客户端位置的准确性，从而可以快速、准确地对网络客户端进行定位。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种获得网络客户端真实物理地址的方法，其特征在于，包括：
通过客户端分别与至少两台服务器之间的数据传输，确定所述至少两台服务器分别到所述客户端的网络传输时间；
获得所述至少两台服务器各自的关键参量，所述关键参量用于表征所述至少两台服务器在与所述客户端进行数据传输时的网络拥堵状态；
基于预先建立的数据处理模型，根据所述至少两台服务器的关键参量及网络传输时间，计算各服务器与所述客户端之间的距离；
所述数据处理模型的建立过程包括：通过对已知的历史数据进行训练或者计算获得所述数据处理模型，所述历史数据包括历史服务器与历史客户端之间的距离，历史服务器与历史客户端之间的网络传输时间，以及历史服务器的关键参量；
根据所述各服务器与所述客户端之间的距离，及所述各服务器的物理地址，计算获得所述客户端的物理地址。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过客户端分别与至少两台服务器之间的数据传输，确定所述至少两台服务器分别到所述客户端的网络传输时间，包括：
确定第一服务器向所述客户端发送第一数据的第一系统时间；
确定第二服务器接收到所述客户端发送的第二数据的第二系统时间，所述客户端在接收到所述第一数据后向所述第二服务器发送所述第二数据；
将所述第二系统时间与所述第一系统时间的差值作为所述第一服务器到所述客户端，以及所述客户端到所述第二服务器的双向传输网络时间；其中，所述第二服务器为所述至少两台服务器中的一个。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一数据中包括布点代码，所述布点代码中包括所述第二服务器的网络地址信息，以使所述客户端在接收到所述第一数据后触发所述布点代码，并根据所述布点代码中所述第二服务器的网络地址信息向所述第二服务器发送所述第二数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述布点代码位于所述第一数据的开始位置。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过对已知的历史数据进行训练或者计算获得所述数据处理模型，包括：
根据已知的历史数据运用数据挖掘分类算法计算获得所述数据处理模型。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述关键参量包括：
每秒服务器处理的业务数、每秒服务器接收的页面请求数、数据传输的发生时间。
7.一种获得网络客户端真实物理地址的装置，其特征在于，包括：
时间确定单元，用于通过客户端分别与至少两台服务器之间的数据传输，确定所述至少两台服务器分别到所述客户端的网络传输时间；
参量确定单元，用于获得所述至少两台服务器各自的关键参量，所述关键参量用于表征所述至少两台服务器在与所述客户端进行数据传输时的网络拥堵状态；
距离确定单元，用于基于预先建立的数据处理模型，根据所述至少两台服务器的关键参量及网络传输时间，计算各服务器与所述客户端之间的距离；
地址确定单元，用于根据所述各服务器与所述客户端之间的距离，及所述各服务器的物理地址，计算获得所述客户端的物理地址；
模型建立单元，用于通过对已知的历史数据进行训练或者计算获得所述数据处理模型，所述历史数据包括历史服务器与历史客户端之间的距离，历史服务器与历史客户端之间的网络传输时间，以及历史服务器的关键参量。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述时间确定单元包括：
第一确定子单元，用于确定第一服务器向所述客户端发送第一数据的第一系统时间；
第二确定子单元，用于确定第二服务器接收到所述客户端发送的第二数据的第二系统时间，所述客户端在接收到所述第一数据后向所述第二服务器发送所述第二数据；
时间计算子单元，用于将所述第二系统时间与所述第一系统时间的差值作为所述第一服务器到所述客户端，以及所述客户端到所述第二服务器的双向传输网络时间；其中，所述第二服务器为所述至少两台服务器中的一个。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述模型建立单元，具体用于根据已知的历史数据运用数据挖掘分类算法计算获得所述数据处理模型。
10.根据权利要求7至9中任意一项所述的装置，其特征在于，所述装置设置于所述至少两台服务器中的任意一服务器中。
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