CN106385593A - 基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法及系统 - Google Patents

基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法及系统，涉及网络直播中的人气数据统计领域。该方法的步骤为：服务端以及所有用户使用的客户端均集成椭圆曲线加密算法；服务端根据椭圆曲线加密算法，为每个客户端随机生成私钥后，向每个客户端发送包含私钥的直播协议；客户端根据直播协议中的私钥获取算法私钥后，利用椭圆曲线加密算法，计算得到与算法私钥对称的唯一公钥；将计算出的公钥作为计算结果，将计算结果返回至服务端；服务端将与自身的计算结果相同的客户端的使用用户，作为正常用户。本发明能够防止Hack对指定频道进行刷人气，保证直播平台统计的直播频道的观看人数的准确度。

Description

基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法及系统
技术领域
本发明涉及网络直播中的人气数据统计领域，具体涉及一种基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法及系统。
背景技术
直播平台在运营过程中，会对每个直播频道的观看用户进行实时统计，以便观众用户能够了解同时观看直播的人数；在此基础上，直播平台会对每个频道的观看人数进行排序，将观看人数多的频道推荐至靠前的频道列表中，以让更多的用户来进行观看更精彩的直播。
但是，现有的直播平台一般在网络中传输直播协议的使用明文，Hack攻击者只需要分析清楚一个在线用户与服务器的交互协议后，通过伪造同样的协议就能够实现伪造用户观看的目的，进而能够对指定频道进行刷人气。因此，现有的直播平台统计的直播频道的观看人数不够准确，进而降低了直播频道的推荐质量。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷，本发明解决的技术问题为：鉴别正常观看直播的客户端与非正常观看直播的客户端返回的数据。本发明能够防止Hack对指定频道进行刷人气，保证直播平台统计的直播频道的观看人数的准确度、以及直播平台推荐的直播频道的质量。
为达到以上目的，本发明提供的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法，包括以下步骤：
S1：服务端以及所有用户使用的客户端均集成椭圆曲线加密算法；
S2：服务端根据椭圆曲线加密算法，为每个客户端随机生成私钥后，向每个客户端发送包含私钥的直播协议；
S3：客户端根据直播协议中的私钥获取算法私钥后，利用椭圆曲线加密算法，计算得到与算法私钥对称的唯一公钥；将计算出的公钥作为计算结果，将计算结果返回至服务端；
S4：服务端将与自身的计算结果相同的客户端的使用用户，作为正常用户。
本发明提供的实现上述方法的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计系统，包括分别位于服务端和所有客户端上的椭圆曲线加密算法模块、位于服务端上的私钥发送模块和计算结果比对模块、以及位于客户端上的公钥计算模块；
椭圆曲线加密算法模块用于：集成椭圆曲线加密算法；
私钥发送模块用于：根据椭圆曲线加密算法，为每个客户端随机生成私钥后，向每个客户端上的公钥计算模块发送包含私钥的直播协议；
公钥计算模块用于：根据直播协议中的私钥获取算法私钥后，利用椭圆曲线加密算法，计算得到与算法私钥对称的唯一公钥；将计算出的公钥作为计算结果，将计算结果返回至计算结果比对模块；
计算结果比对模块用于：根据公钥计算模块的方法自动计算与直播协议中的私钥对称的唯一公钥后，将计算出的公钥作为自身计算结果；将与自身计算结果相同的客户端的使用用户，作为正常用户。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
(1)本发明在现有的直播协议中加入根据椭圆曲线加密算法生成的私钥、并让客户端上的椭圆曲线加密算法根据私钥计算公钥后返回给服务端。因为椭圆曲线加密算法根据私钥计算公钥，会占用CPU较大的功耗，而且计算耗时较长，所以即使Hack破解了直播协议中的私钥，Hack使用的客户端根据私钥计算多个公钥所需时间非常的长。
因此，Hack计算多个公钥后返回服务端的时间已经远远超过了正常客户端的返回时间，此时Hack的返回结果已经不能做为所述返回时间的直播观看人数。有鉴于此，本发明能够防止Hack对指定频道进行刷人气，保证了直播平台统计的直播频道的观看人数的准确度、以及直播平台推荐的直播频道的质量。
进一步，本发明的服务端能够通过椭圆曲线加密算法随机生成私钥，即服务端发给每个客户端的私钥、以及对应的公钥均不相同。因此，本发明还能够防止Hack因同1个私钥解密出多个相同的公钥，来伪造多个用户同时在线的目的，进一步提高了统计同时观看人数的准确度。
(2)本发明的服务端向客户端发送的直播协议中还包括公钥计算次数(即指定客户端需要计算多次公钥)；上文已经提到，因为客户端计算1次公钥所需的时间已较长，所以客户端计算多次公钥所需的时间则更长。与此同时，由于每次计算出的公钥均不相同，因此只有经过指定的公钥计算次数计算出的最后一个唯一公钥，才能被服务端认为是正常用户。
有鉴于此，本发明能够显著增大在同一客户端上计算多个公钥的难度(计算多次不同的公钥对同一客户端的负荷非常大)，进而极大的降低了Hack伪造的观看人数，进一步提高了统计同时观看人数的准确度。
附图说明
图1为本发明实施例中的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明。
参见图1所示，本发明实施例中的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法，包括以下流程：
S1：服务端以及所有用户使用的客户端均集成椭圆曲线加密算法。本实施例中的椭圆曲线加密算法为Curve25519算法，Curve25519算法基于Diffile-Hellman椭圆曲线加密机制的一种新型的使用于各种应用程序的加密算法，是一种非对称加密算法，该算法能够生成一对秘钥，首先随机生成一个私钥后，可以使用该算法生成一个有且唯一的公钥。
S2：服务端根据椭圆曲线加密算法，定时为每个正在观看直播的客户端随机生成私钥后，向每个客户端发送包含私钥的直播协议，直播协议中还包括与私钥对应的公钥的计算次数X(本实施例中X至少为30)。
S3：客户端根据直播协议中的私钥获取算法私钥(计算中用的私钥)后，利用椭圆曲线加密算法，自动计算X次与算法私钥对称的唯一公钥；将最后一次计算得到的唯一公钥作为计算结果，将计算结果返回至服务端。
S3中算法私钥的获取方法为：首次计算时，将服务端下发的私钥作为算法私钥，非首次计算时，将上次计算得到的公钥作为算法私钥。
S3中自动计算X次与直播协议中的私钥对称的唯一公钥的具体流程为：
其中curve25519_CalculatePublicKey(publickey,secretkey)代表计算公钥key的接口；publickey代表计算出的公钥，secretkey代表算法私钥，第一次计算publickey时，secretkey为服务端下发的私钥，第二次计算publickey时，secretkey为上次计算出的publickey，依次类推。
S4：服务端根据直播协议中的私钥获取算法私钥后，利用椭圆曲线加密算法，计算X次与算法私钥对称的唯一公钥后，将最后一次计算得到的唯一公钥作为自身的计算结果。服务端判断自身的计算结果，与当前客户端返回的计算结果是否一致，若是，则确定当前客户端的使用用户为正常用户；否则确定当前客户端的使用用户为异常用户。
S5：服务端统计同一时间正常用户的数量、并将其作为同时观看直播人数。
本发明提供的实现上述方法的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计系统，包括分别位于服务端和所有客户端上的椭圆曲线加密算法模块、位于服务端上的私钥发送模块和计算结果比对模块、以及位于客户端上的公钥计算模块。
椭圆曲线加密算法模块用于：集成椭圆曲线加密算法(Curve25519算法)。
私钥发送模块用于：根据椭圆曲线加密算法，为每个客户端随机生成私钥后，向每个客户端上的公钥计算模块发送包含私钥的直播协议；直播协议中还包括与私钥对应的公钥的计算次数X，X至少为30。
公钥计算模块用于：根据直播协议中的私钥获取算法私钥后(首次计算时，将私钥发送模块下发的私钥作为算法私钥，非首次计算时，将上次计算得到的公钥作为算法私钥)，利用椭圆曲线加密算法，计算X次与算法私钥对称的唯一公钥；将最后一次计算得到的唯一公钥作为计算结果，将计算结果返回至服务端的计算结果比对模块。
计算结果比对模块用于：根据直播协议中的私钥获取算法私钥后，利用椭圆曲线加密算法，计算X次与算法私钥对称的唯一公钥后，将最后一次计算得到的唯一公钥作为自身的计算结果；将与自身计算结果相同的客户端的使用用户，作为正常用户。
本发明不局限于上述实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围之内。本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (10)

1.一种基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：服务端以及所有用户使用的客户端均集成椭圆曲线加密算法；
S2：服务端根据椭圆曲线加密算法，为每个客户端随机生成私钥后，向每个客户端发送包含私钥的直播协议；
S3：客户端根据直播协议中的私钥获取算法私钥后，利用椭圆曲线加密算法，计算得到与算法私钥对称的唯一公钥；将计算出的公钥作为计算结果，将计算结果返回至服务端；
S4：服务端将与自身的计算结果相同的客户端的使用用户，作为正常用户。
2.如权利要求1所述的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法，其特征在于：S2中所述直播协议中还包括与私钥对应的公钥的计算次数X，X至少为30；在此基础上，S3中所述唯一公钥的计算次数为X次，所述计算结果为最后一次计算得到的唯一公钥。
3.如权利要求2所述的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法，其特征在于：S3中所述算法私钥的获取方法为：首次计算时，将服务端下发的私钥作为算法私钥，非首次计算时，将上次计算得到的公钥作为算法私钥。
4.如权利要求1所述的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法，其特征在于：S4之后还包括以下步骤：S5：服务端统计同一时间正常用户的数量。
5.如权利要求1至4任一项所述的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法，其特征在于：在S2中所述为每个客户端随机生成私钥之后至S4之前的时间段，还包括以下步骤：服务端根据直播协议中的私钥获取算法私钥后，利用椭圆曲线加密算法，计算得到与算法私钥对称的唯一公钥后，将计算出的公钥作为S4中所述自身的计算结果。
6.如权利要求1至4任一项所述的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计方法，其特征在于：S1中所述椭圆曲线加密算法为Curve25519算法。
7.一种实现权利要求1至6任一项所述方法的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计系统，其特征在于：该系统包括分别位于服务端和所有客户端上的椭圆曲线加密算法模块、位于服务端上的私钥发送模块和计算结果比对模块、以及位于客户端上的公钥计算模块；
椭圆曲线加密算法模块用于：集成椭圆曲线加密算法；
私钥发送模块用于：根据椭圆曲线加密算法，为每个客户端随机生成私钥后，向每个客户端上的公钥计算模块发送包含私钥的直播协议；
公钥计算模块用于：根据直播协议中的私钥获取算法私钥后，利用椭圆曲线加密算法，计算得到与算法私钥对称的唯一公钥；将计算出的公钥作为计算结果，将计算结果返回至计算结果比对模块；
计算结果比对模块用于：根据直播协议中的私钥获取算法私钥后，利用椭圆曲线加密算法，计算得到与算法私钥对称的唯一公钥后，将计算出的公钥作为自身计算结果；将与自身计算结果相同的客户端的使用用户，作为正常用户。
8.如权利要求7所述的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计系统，其特征在于：所述私钥发送模块中的直播协议中还包括与私钥对应的公钥的计算次数X，X至少为30；在此基础上，所述公钥计算模块中的唯一公钥的计算次数为X次，计算结果为最后一次计算得到的唯一公钥。
9.如权利要求8所述的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计系统，其特征在于：所述公钥计算模块中的算法私钥的获取方法为：首次计算时，将私钥发送模块下发的私钥作为算法私钥，非首次计算时，将上次计算得到的公钥作为算法私钥。
10.如权利要求7至9任一项所述的基于椭圆曲线算法的同时观看直播人数的统计系统，其特征在于：所述椭圆曲线加密算法模块集成的椭圆曲线加密算法为Curve25519算法。
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