CN110990669A - 一种基于规则生成的dpi解析方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于规则自动生成的DPI解析方法和系统，方法包括S1：监控模块根据现有规则库应用情况，识别规则库中覆盖率偏差异常规则和当前主要未识别业务，当业务识别率低于阈值时，进入步骤S2；S2：将未识别业务的特征与规则库进行关联度匹配，若关联，则根据关联度最高的特征生成识别规则，若不关联，进入步骤S3；S3：对未识别业务进行协议域名、uri提取，提取成功时，通过爬虫自动爬取域名生成识别规则，并更新规则库的DPI识别规则；提取不成功时，通过人工抓包、拨测、分析，生成识别规则；S4：利用更新的规则库的DPI识别规则进行DPI解析。本发明在满足DPI应用识别的同时，提高DPI应用识别的时效性和覆盖率，保障DPI识别规则的机密性。
Description
技术领域
本发明涉及DPI业务识别领域，更具体地，涉及一种基于规则生成的DPI解析方法和系统。
背景技术
近年来，随着移动互联网的迅猛发展，各种新式数据业务功能不断增加，要求运营商基于DPI深度识别技术分析客户的互联网行为偏好，开展基于用户家庭关系、视频内容偏好、游戏内容偏好和关键字搜索等数据分析服务，快速响应市场业务精细化运营需求，不断提升客户营销精准度。然而在DPI识别过程中，往往存在规则更新不及时、规则覆盖率低、规则易泄露的问题，导致DPI识别工作缺乏繁重而被动。
规则更新不及时：DPI识别规则往往存在时效性，当APP或网站进行更新时，其业务对应的规则可能发生变更，历史DPI规则库可能失效，新增的业务可能未被识别或错误识别，故需要建立规则库更新机制，定期对DPI规则库的有效性进行检查，保证DPI识别规则及时更新。
规则覆盖率低：随着移动互联网应用的发展，旧应用更新快，新应用发布多，同时HTTPS加密技术的普及，DPI识别覆盖率越来越低，需要建立DPI规则自检测识别引擎，自动发现、推导和识别未覆盖的应用。
规则易泄露：随着技术发展，移动运营商采用基于共享平台的多租户开发模式，借助共享平台Hadoop集群强大的计算和存储能力，进行DPI应用识别统计，高效、灵活和易推广的开发模式背后，存在DPI识别规则被其他合作方获取的风险，需要对规则进行加密入库和读取解密保证规则的安全性。
发明内容
本发明的首要目的是提供一种基于规则自动生成的DPI解析方法，其可以在满足DPI应用识别的同时，提高DPI应用识别的时效性和覆盖率，保障DPI识别规则的机密性。
本发明的进一步目的是提供一种基于规则自动生成的DPI解析系统。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于规则生成的DPI解析方法，包括以下步骤：
S1：监控模块根据现有规则库应用情况，识别规则库中覆盖率偏差异常规则和当前主要未识别业务，当业务识别率低于阈值时，进入步骤S2；
S2：将未识别业务的特征与规则库进行关联度匹配，若关联，则根据关联度最高的特征生成识别规则，若不关联，进入步骤S3；
S3：对未识别业务进行协议域名、uri提取，提取成功时，通过爬虫自动爬取域名生成识别规则，并更新规则库的DPI识别规则；提取不成功时，通过人工抓包、拨测、分析，生成识别规则；
S4：利用更新的规则库的DPI识别规则进行DPI解析。
优选地，步骤S3中更新规则库的DPI识别规则前对生成的识别规则进行加密，步骤S4中利用更新的规则库的DPI识别规则进行DPI解析时，先对识别规则进行解密。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
S4.1：将DPI识别规则编译成spark程序并将spark程序上传至集群，建立规则临时表；
S4.2：生成DPI解析任务计划Map；
S4.3：读取数据源表；
S4.4：执行spark程序，解析数据源表的数据；
S4.5：删除规则临时表；
S4.6：输出DPI解析结果。
优选地，步骤S4.1中将DPI识别规则编译成spark程序，具体包括以下步骤：
S4.1.1：系统初始化：通过传入的参数，所述参数包括需要处理数据日期，设定系统时间；
S4.1.2：读取任务计划配置文件信息，通过任务计划配置文件中的步骤配置信息stepConfig读取任务计划的所有步骤steps的配置；
S4.1.3：通过所有步骤steps的配置，生成对应的任务计划Map，其中，key是临时表名，value是SQL；
S4.1.4：源数据配置文件：sourceTable.properties；根据配置读取不同数据源的读取方式，如果是parquet或者orc格式的数据，通过路径和执行时间配置成hdfs路径，将数据读取到spark中，并注册临时表；如果是jdbc的方式，则使用jdbc配置连接oracle，并将指定的表在spark上注册成临时表；
S4.1.5：遍历执行任务计划Map，通过sparkSQL将任务计划中的SQL按顺序执行，并将结果数据写入到目标表中。
优选地，步骤S4.1.3包括以下步骤：
S4.1.3.1：普通步骤直接封装临时表名，和SQL封装成任务计划Map；
S4.1.3.2：规则步骤先取规则id，通过jdbc读取指定规则，组装成case when语句；根据任务计划步骤配置中各个列的别名信息，为每个列设定别名；利用任务计划步骤配置中的来源表信息，和前面组装成的SQL，将组装好的SQL与任务计划配置中的临时表名封装成任务计划Map。
优选地，步骤S4.3中的数据源表包括234G话单、家宽话单。
一种基于规则生成的DPI解析系统，包括：
监控模块，所述监控模块分析现有规则库应用情况，识别并告警规则库中覆盖率偏差异常规则和当前主要未识别业务，触发DPI规则自检测识别引擎自动推导，保障规则库更新的及时性；
DPI规则自检测识别引擎，将未识别业务的特征与规则库进行关联度匹配，若关联，则根据关联度最高的特征生成识别规则，若不关联，则对未识别业务进行协议域名、uri提取，提取成功时，通过爬虫自动爬取域名生成识别规则，并更新规则库的DPI识别规则；提取不成功时，通过人工抓包、拨测、分析，生成识别规则；
Spark模块，根据配置文件或者程序内容，将新的DPI规则编译成spark程序，利用管理模块将spark程序提交到集群运行；
管理模块，调度所有DPI任务，包括规则更新上传、spark任务、跨集群传输任务；
集群，spark程序在集群运行，实现DPI解析。
优选地，还包括传输模块，所述传输模块调用多租户平台提供的跨集群API实现跨集群传输任务。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
1)规则机密保证规则的安全性，配合管理调度模块可以方便规则的更新和上传；
2)通过spark模块通用化配置，planProperties文件的配置可以完成大部分的需求设计，spark模块将任务计划转换成对应的spark程序，并由管理模块提交到集群上执行。不需要为所有的需求开发代码，减少了代码的开发和调试时间；
3)利用DPI解析的结果，可以对不同的业务进行分析，比如：视频类、直播类、游戏类等，以便后续进行分析、营销工作；
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
图2为本发明的系统结构示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
本实施例提供一种基于规则生成的DPI解析方法，如图1，包括以下步骤：
S1：监控模块根据现有规则库应用情况，识别规则库中覆盖率偏差异常规则和当前主要未识别业务，当业务识别率低于阈值时，进入步骤S2；
S2：将未识别业务的特征与规则库进行关联度匹配，若关联，则根据关联度最高的特征生成识别规则，若不关联，进入步骤S3；
S3：对未识别业务进行协议域名、uri提取，提取成功时，通过爬虫自动爬取域名生成识别规则，并更新规则库的DPI识别规则；提取不成功时，通过人工抓包、拨测、分析，生成识别规则；
S4：利用更新的规则库的DPI识别规则进行DPI解析。
步骤S3中更新规则库的DPI识别规则前对生成的识别规则进行加密，步骤S4中利用更新的规则库的DPI识别规则进行DPI解析时，先对识别规则进行解密。
步骤S4包括以下步骤：
S4.1：将DPI识别规则编译成spark程序并将spark程序上传至集群，建立规则临时表；
S4.2：生成DPI解析任务计划Map；
S4.3：读取数据源表；
S4.4：执行spark程序，解析数据源表的数据；
S4.5：删除规则临时表；
S4.6：输出DPI解析结果。
步骤S4.1中将DPI识别规则编译成spark程序，具体包括以下步骤：
S4.1.1：系统初始化：通过传入的参数，所述参数包括需要处理数据日期，设定系统时间；
S4.1.2：读取任务计划配置文件信息，通过任务计划配置文件中的步骤配置信息stepConfig读取任务计划的所有步骤steps的配置；
S4.1.3：通过所有步骤steps的配置，生成对应的任务计划Map，其中，key是临时表名，value是SQL；
S4.1.4：源数据配置文件：sourceTable.properties；根据配置读取不同数据源的读取方式，如果是parquet或者orc格式的数据，通过路径和执行时间配置成hdfs路径，将数据读取到spark中，并注册临时表；如果是jdbc的方式，则使用jdbc配置连接oracle，并将指定的表在spark上注册成临时表；
S4.1.5：遍历执行任务计划Map，通过sparkSQL将任务计划中的SQL按顺序执行，并将结果数据写入到目标表中。
步骤S4.1.3包括以下步骤：
S4.1.3.1：普通步骤直接封装临时表名，和SQL封装成任务计划Map；
S4.1.3.2：规则步骤先取规则id，通过jdbc读取指定规则，组装成case when语句；根据任务计划步骤配置中各个列的别名信息，为每个列设定别名；利用任务计划步骤配置中的来源表信息，和前面组装成的SQL，将组装好的SQL与任务计划配置中的临时表名封装成任务计划Map。
步骤S4.3中的数据源表包括234G话单、家宽话单。
实施例2
本实施例提供一种基于规则生成的DPI解析系统，如图2，包括：
监控模块，所述监控模块分析现有规则库应用情况，识别并告警规则库中覆盖率偏差异常规则和当前主要未识别业务，触发DPI规则自检测识别引擎自动推导，保障规则库更新的及时性；
DPI规则自检测识别引擎，将未识别业务的特征与规则库进行关联度匹配，若关联，则根据关联度最高的特征生成识别规则，若不关联，则对未识别业务进行协议域名、uri提取，提取成功时，通过爬虫自动爬取域名生成识别规则，并更新规则库的DPI识别规则；提取不成功时，通过人工抓包、拨测、分析，生成识别规则；
Spark模块，根据配置文件或者程序内容，将新的DPI规则编译成spark程序，利用管理模块将spark程序提交到集群运行；
管理模块，调度所有DPI任务，包括规则更新上传、spark任务、跨集群传输任务；
集群，spark程序在集群运行，实现DPI解析。
传输模块，所述传输模块调用多租户平台提供的跨集群API实现跨集群传输任务。
挖掘现有234G数据、家宽数据，充分利用潜在数据变现价值，提升用户办理率，开展视频偏好用户DPI解析专题和潜在家宽用户DPI解析专题，搭建一套基于规则自动生成的DPI解析，系统从多租户接入数据，根据提炼的DPI规则对234G和家宽数据进行解析，统计用户在不同APP下的流量，分析用户使用偏好。系统支撑期间，实现了视频、游戏、直播、社交、家宽等100多个业务规则的自动生成，以天粒度自检测更新确保规则的有效性和覆盖率，同时保障了移动运营商数据的安全性和DPI规则的保密性。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于规则生成的DPI解析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：监控模块根据现有规则库应用情况，识别规则库中覆盖率偏差异常规则和当前主要未识别业务，当业务识别率低于阈值时，进入步骤S2；
S2：将未识别业务的特征与规则库进行关联度匹配，若关联，则根据关联度最高的特征生成识别规则，若不关联，进入步骤S3；
S3：对未识别业务进行协议域名、uri提取，提取成功时，通过爬虫自动爬取域名生成识别规则，并更新规则库的DPI识别规则；提取不成功时，通过人工抓包、拨测、分析，生成识别规则；
S4：利用更新的规则库的DPI识别规则进行DPI解析。
2.根据权利要求1所述的基于规则生成的DPI解析方法，其特征在于，步骤S3中更新规则库的DPI识别规则前对生成的识别规则进行加密，步骤S4中利用更新的规则库的DPI识别规则进行DPI解析时，先对识别规则进行解密。
3.根据权利要求1所述的基于规则生成的DPI解析方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
S4.1：将DPI识别规则编译成spark程序并将spark程序上传至集群，建立规则临时表；
S4.2：生成DPI解析任务计划Map；
S4.3：读取数据源表；
S4.4：执行spark程序，解析数据源表的数据；
S4.5：删除规则临时表；
S4.6：输出DPI解析结果。
4.根据权利要求3所述的基于规则生成的DPI解析方法，其特征在于，步骤S4.1中将DPI识别规则编译成spark程序，具体包括以下步骤：
S4.1.1：系统初始化：通过传入的参数，所述参数包括需要处理数据日期，设定系统时间；
S4.1.2：读取任务计划配置文件信息，通过任务计划配置文件中的步骤配置信息stepConfig读取任务计划的所有步骤steps的配置；
S4.1.3：通过所有步骤steps的配置，生成对应的任务计划Map，其中，key是临时表名，value是SQL；
S4.1.4：源数据配置文件：sourceTable.properties；根据配置读取不同数据源的读取方式，如果是parquet或者orc格式的数据，通过路径和执行时间配置成hdfs路径，将数据读取到spark中，并注册临时表；如果是jdbc的方式，则使用jdbc配置连接oracle，并将指定的表在spark上注册成临时表；
S4.1.5：遍历执行任务计划Map，通过sparkSQL将任务计划中的SQL按顺序执行，并将结果数据写入到目标表中。
5.根据权利要求4所述的基于规则生成的DPI解析方法，其特征在于，步骤S4.1.3包括以下步骤：
S4.1.3.1：普通步骤为产生临时表，通过直接封装临时表名，和SQL封装成任务计划Map，所述普通步骤在hive上直接执行；
S4.1.3.2：规则步骤为将配置好的规则组装成SQL，再变为临时表；规则步骤包括读取数据库、解密、组合；具体为先取规则id，通过jdbc读取指定规则，组装成case when语句；根据任务计划步骤配置中各个列的别名信息，为每个列设定别名；利用任务计划步骤配置中的来源表信息，和前面组装成的SQL，将组装好的SQL与任务计划配置中的临时表名封装成任务计划Map。
6.根据权利要求3所述的基于规则生成的DPI解析方法，其特征在于，步骤S4.3中的数据源表包括234G话单、家宽话单。
7.一种基于规则生成的DPI解析系统，其特征在于，包括：
监控模块，所述监控模块分析现有规则库应用情况，识别并告警规则库中覆盖率偏差异常规则和当前主要未识别业务，触发DPI规则自检测识别引擎自动推导，保障规则库更新的及时性；
DPI规则自检测识别引擎，将未识别业务的特征与规则库进行关联度匹配，若关联，则根据关联度最高的特征生成识别规则，若不关联，则对未识别业务进行协议域名、uri提取，提取成功时，通过爬虫自动爬取域名生成识别规则，并更新规则库的DPI识别规则；提取不成功时，通过人工抓包、拨测、分析，生成识别规则；
Spark模块，根据配置文件或者程序内容，将新的DPI规则编译成spark程序，利用管理模块将spark程序提交到集群运行；
管理模块，调度所有DPI任务，包括规则更新上传、spark任务、跨集群传输任务；
集群，spark程序在集群运行，实现DPI解析。
8.根据权利要求7所述的基于规则生成的DPI解析系统，其特征在于，还包括传输模块，所述传输模块调用多租户平台提供的跨集群API实现跨集群传输任务。
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