CN109962789A - 基于网络数据构建物联网应用标签体系的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本公开公开了一种基于网络数据构建物联网应用标签体系的方法和装置,涉及物联网领域。该方法包括:采集物联网应用的网络数据;对物联网应用进行分类;根据分类结果对物联网应用的网络数据进行聚类统计分析,获取不同行业的物联网应用网络行为特征;基于物联网应用网络行为特征建立不同行业的物联网应用网络行为标签库,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合物联网应用网络行为标签库时,确定物联网应用出现异常。本公开能够及时发现物联网终端的异常行为。
Description
技术领域
本公开涉及物联网领域,尤其涉及一种基于网络数据构建物联网应用标签体系的方法和装置。
背景技术
物联网是基于计算机和通信技术,利用蜂窝移动网络、有线网络、无线网络等完成信息的传输、协同和处理,从而实现物与物通信、物与人通信的网络。物联网已广泛应用于各行各业中,但对网络中使用的物联网终端的异常行为监测还不够成熟。
发明内容
本公开要解决的一个技术问题是提供一种基于网络数据构建物联网应用标签体系的方法和装置,能够及时发现物联网终端的异常行为。
根据本公开一方面,提出一种基于网络数据构建物联网应用标签体系的方法,包括:采集物联网应用的网络数据;对物联网应用进行分类;根据分类结果对物联网应用的网络数据进行聚类统计分析,获取不同行业的物联网应用网络行为特征;基于物联网应用网络行为特征建立不同行业的物联网应用网络行为标签库,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合物联网应用网络行为标签库时,确定物联网应用出现异常。
可选地,网络数据包括深度包检测数据、用户话单数据、客户信息数据和业务信令数据。
可选地,对物联网应用进行分类包括:基于客户信息数据中的产品分类信息对物联网应用进行行业分类。
可选地,根据分类结果对物联网应用数据进行聚类统计分析包括:对不同行业的深度包检测数据中物联网应用终端采用的上层协议进行解析,并进行聚类统计分析,获得不同行业物联网应用终端访问的IP地址和端口信息;对不同行业的用户话单数据中的上网时段、上网频次、上网时长、上网位置、上网流量大小信息进行聚类统计分析,获取不同行业物联网应用终端上网行为信息;对不同行业的业务信令数据中的物联网终端位置信息、位置移动信息进行聚类统计分析,获取不同行业物联网应用终端位置信息。
可选地,根据分类结果对物联网应用数据进行聚类统计分析之前还包括:基于行业分类,将深度包检测数据、用户话单数据和业务信令数据进行关联分析,形成网络行为特征分析的宽表。
根据本公开的另一方面,还提出一种基于网络数据构建物联网应用标签体系的装置,包括:数据采集单元,用于采集物联网应用的网络数据;应用分类单元,用于对物联网应用进行分类;统计分析单元,用于根据分类结果对物联网应用的网络数据进行聚类统计分析,获取不同行业的物联网应用网络行为特征;标签库建立单元,用于基于获取不同行业的物联网应用网络行为特征建立不同行业的物联网应用网络行为标签库,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合物联网应用网络行为标签库时,确定物联网应用出现异常。
可选地,网络数据包括深度包检测数据、用户话单数据、客户信息数据和业务信令数据。
可选地,应用分类单元用于基于客户信息数据中的产品分类信息对物联网应用进行行业分类。
可选地,统计分析单元用于对不同行业的深度包检测数据中物联网应用终端采用的上层协议进行解析,并进行聚类统计分析,获得不同行业物联网应用终端访问的IP地址和端口信息;对不同行业的用户话单数据中的上网时段、上网频次、上网时长、上网位置、上网流量大小信息进行聚类统计分析,获取不同行业物联网应用终端上网行为信息;对不同行业的业务信令数据中的物联网终端位置信息、位置移动信息进行聚类统计分析,获取不同行业物联网应用终端位置信息。
可选地,该装置还包括:关联分析单元,用于基于行业分类,将深度包检测数据、用户话单数据和业务信令数据进行关联分析,形成网络行为特征分析的宽表。
根据本公开的另一方面,还提出一种基于网络数据构建物联网应用标签体系的装置,包括:存储器;以及耦接至存储器的处理器,处理器被配置为基于存储在存储器的指令执行如上述的方法。
根据本公开的另一方面,还提出一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该指令被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
本公开通过对物联网应用的网络数据进行聚类统计分析,建立不同行业的物联网应用网络行为标签库,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合物联网应用网络行为标签库时,确定物联网应用出现异常,能够及时发现物联网终端的异常行为。
通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述,本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例,并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。
参照附图,根据下面的详细描述,可以更加清楚地理解本公开,其中:
图1为本公开基于网络数据构建物联网应用标签体系的方法的一个实施例的流程示意图。
图2为本公开基于网络数据构建物联网应用标签体系的方法的另一个实施例的流程示意图。
图3为本公开基于网络数据构建物联网应用标签体系的装置的一个实施例的结构示意图。
图4为本公开基于网络数据构建物联网应用标签体系的装置的另一个实施例的结构示意图。
图5为本公开基于网络数据构建物联网应用标签体系的装置的再一个实施例的结构示意图。
图6为本公开基于网络数据构建物联网应用标签体系的装置的又一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到:除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
同时,应当明白,为了便于描述,附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有示例中,任何具体值应被解释为仅仅是示例性的,而不是作为限制。因此,示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本公开进一步详细说明。
图1为本公开基于网络数据构建物联网应用标签体系的方法的一个实施例的流程示意图。
在步骤110,采集物联网应用的网络数据。其中,在网络数据层面上,与物联网应用相关的数据包括:深度包检测数据、用户话单数据、客户信息数据、业务信令数据等。
在步骤120,对物联网应用进行分类。其中,可以基于客户信息数据中的产品分类信息对物联网应用进行行业分类。例如,将不同行业物联网应用分为与人行为相关的物联网应用,如可穿戴、车联网等应用;与人行为无关的物联网应用,如智能抄表、智能监控、金融POS等应用。
在步骤130,根据分类结果对物联网应用的网络数据进行聚类统计分析,获取不同行业的物联网应用网络行为特征。例如,物联网应用终端访问的IP地址和端口信息、物联网应用终端上网行为信息、物联网应用终端位置信息等。
在步骤140,基于物联网应用网络行为特征建立不同行业的物联网应用网络行为标签库,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合物联网应用网络行为标签库时,确定物联网应用出现异常。即根据不同行业的物联网应用特点,为每个标签配置网络行为特征的判定规则,形成符合物联网行业特征的网络行为标签体系,在对物联网应用在网络中的行为进行监测时,如果发现有与物联网行业网络行为特征不符的网络行为,则可以判定物联网应用出现了异常情况,需要采取相应的处理措施。
在该实施例中,通过对物联网应用的网络数据进行聚类统计分析,建立不同行业的物联网应用网络行为标签库,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合物联网应用网络行为标签库时,确定物联网应用出现异常,能够及时发现物联网终端的异常行为。
图2为本公开基于网络数据构建物联网应用标签体系的方法的另一个实施例的流程示意图。
在步骤210,采集物联网应用的深度包检测数据、用户话单数据、客户信息数据和业务信令数据等。
在步骤220,基于客户信息数据中的产品分类信息对物联网应用进行行业分类。其中,客户信息数据主要是物联网终端在电信网络中申请移动通信业务时登记的客户信息数据,包括分配物联网终端的号码、申请业务套餐信息、所属行业和应用信息、归属省市信息等。可以根据客户信息数据对物联网应用的网络数据进行分类,例如,通过查询客户信息数据中的用户号码就可以查出物联网应用终端所属的行业属性和应用属性。
在步骤230,基于行业分类,将深度包检测数据、用户话单数据和业务信令数据进行关联分析,形成网络行为特征分析的宽表。其中,可以将深度包检测数据、用户话单数据和业务信令数据的相关字段放在同一张表中,提高数据挖掘模型训练过程中迭代计算时的效率。
在步骤240,对深度包检测数据、用户话单数据和业务信令数据进行聚类统计分析,获取不同行业的物联网应用网络行为特征。
例如,对不同行业的深度包检测数据中物联网应用终端采用的上层协议进行解析,并进行聚类统计分析,获得不同行业物联网应用终端访问的IP地址和端口信息。其中,物联网终端采用的上层协议包括COAP/UDP、MQTT/TCP、HTTP/TCP,由于无线物联网中的设备很多都是资源受限型的,这些设备只有少量的内存空间和有限的计算能力,COAP或MQTT等是为大量计算能力有限,且工作在低带宽、不可靠的网络的远程传感器和控制设备通讯而设计的协议,这些上层协议是使用TCP或UDP提供网络连接,我们可以通过TCP或UDP进行解析分析的方式,获得这些终端数据访问的IP地址和端口,掌握数据流向信息。其中,对深度包检测数据进行聚类统计分析还可以获得物联网终端号码信息。
对不同行业的用户话单数据中的上网时段、上网频次、上网时长、上网位置、上网流量大小信息进行聚类统计分析,获取不同行业物联网应用终端上网行为信息。例如,通过对物联网用户话单数据中的上网时段、上网频次、上网时长、上网位置、上网流量大小等信息进行聚类统计,通过计算偏度、离散系数、标准差等统计数据,归纳不同行业的物联网应用终端上网行为信息,包括:高频/稀疏/偶尔的上网频次、工作日/休息日/白天/晚上的上网时段、长时间在线/短暂在线的上网时长、大流量的视频数据或小流量的交易数据、静止/移动等网络行为特征。
对不同行业的业务信令数据中的物联网终端位置信息、位置移动信息进行聚类统计分析,获取不同行业物联网应用终端位置信息。
在步骤250,基于物联网应用网络行为特征建立不同行业的物联网应用网络行为标签库。
在步骤260,对物联网应用在网络中的行为进行监测。
在步骤270,若物联网应用在网络中的行为不符合物联网应用网络行为标签库时,确定物联网应用出现异常,可以采取相应的处理措施。
在该实施例中,通过对物联网应用的网络数据进行聚类统计分析,建立不同行业的物联网应用网络行为标签库,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合物联网应用网络行为标签库时,确定物联网应用出现异常,能够及时发现物联网终端的异常行为,另外,物联网应用的网络行为标签可以对物联网应用的网络行为进行标识,有利于物联网应用在趋势分析、产品规划、营销决策等层面的工作。
图3为本公开基于网络数据构建物联网应用标签体系的装置的一个实施例的结构示意图。该装置包括数据采集单元310、应用分类单元320、统计分析单元330、标签库建立单元340,其中:
数据采集单元310用于采集物联网应用的网络数据。其中,在网络数据层面上,与物联网应用相关的数据包括:深度包检测数据、用户话单数据、客户信息数据、业务信令数据等。
应用分类单元320用于对物联网应用进行分类。其中,可以基于客户信息数据中的产品分类信息对物联网应用进行行业分类。
统计分析单元330用于根据分类结果对物联网应用的网络数据进行聚类统计分析,获取不同行业的物联网应用网络行为特征。
标签库建立单元340用于基于获取不同行业的物联网应用网络行为特征建立不同行业的物联网应用网络行为标签库,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合物联网应用网络行为标签库时,确定物联网应用出现异常。
在该实施例中,根据客户信息数据中的产品分类信息对物联网用户进行行业分类,然后对归属于不同行业类型的物联网用户的网络数据进行采集,通过对深度包检测数据中对物联网终端采用的上层协议进行解析,并与用户话单数据和业务信令数据中的信息结合进行聚类统计分析,根据不同行业的物联网应用特点,为每个标签配置网络行为特征的判定规则,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合物联网应用网络行为标签库时,确定物联网应用出现异常,能够及时发现物联网终端的异常行为。
图4为本公开基于网络数据构建物联网应用标签体系的装置的另一个实施例的结构示意图。该装置包括数据采集单元410、应用分类单元420、关联分析单元430、统计分析单元440和标签库建立单元450,其中:
数据采集单元410用于采集物联网应用的深度包检测数据、用户话单数据、客户信息数据和业务信令数据等。
应用分类单元420用于基于客户信息数据中的产品分类信息对物联网应用进行行业分类。通过查询客户信息数据中的用户号码就可以查出物联网应用终端所属的行业属性和应用属性。
关联分析单元430用于基于行业分类,将深度包检测数据、用户话单数据和业务信令数据进行关联分析,形成网络行为特征分析的宽表。
统计分析单元440用于对深度包检测数据、用户话单数据和业务信令数据进行聚类统计分析,获取不同行业的物联网应用网络行为特征。例如,统计分析单元对不同行业的深度包检测数据中物联网应用终端采用的上层协议进行解析,并进行聚类统计分析,获得不同行业物联网应用终端访问的IP地址和端口信息;对不同行业的用户话单数据中的上网时段、上网频次、上网时长、上网位置、上网流量大小信息进行聚类统计分析,获取不同行业物联网应用终端上网行为信息;对不同行业的业务信令数据中的物联网终端位置信息、位置移动信息进行聚类统计分析,获取不同行业物联网应用终端位置信息。
标签库建立单元450用于基于获取不同行业的物联网应用网络行为特征建立不同行业的物联网应用网络行为标签库,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合物联网应用网络行为标签库时,确定物联网应用出现异常。
在该实施例中,根据客户信息数据中的产品分类信息对物联网用户进行行业分类,然后对归属于不同行业类型的物联网用户的网络数据进行采集,通过对深度包检测数据中对物联网终端采用的上层协议进行解析,并与用户话单数据和业务信令数据中的信息结合进行聚类统计分析,根据不同行业的物联网应用特点,为每个标签配置网络行为特征的判定规则,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合物联网应用网络行为标签库时,确定物联网应用出现异常,能够及时发现物联网终端的异常行为。
图5为本公开基于网络数据构建物联网应用标签体系的装置的再一个实施例的结构示意图。该装置包括存储器510和处理器520。其中:存储器510可以是磁盘、闪存或其它任何非易失性存储介质。存储器510用于存储图1、2所对应实施例中的指令。处理器520耦接至存储器510,可以作为一个或多个集成电路来实施,例如微处理器或微控制器。该处理器520用于执行存储器中存储的指令。
在一个实施例中,还可以如图6所示,该装置600包括存储器610和处理器620。处理器620通过BUS总线630耦合至存储器610。该装置600的各个单元还可以通过存储接口640连接至外部存储装置650以便调用外部数据,还可以通过网络接口660连接至网络或者另外一台计算机***(未标出),此处不再进行详细介绍。
在该实施例中,通过存储器存储数据指令,再通过处理器处理上述指令,能够及时发现物联网终端的异常行为。
在另一个实施例中,一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该指令被处理器执行时实现图1、2所对应实施例中的方法的步骤。本领域内的技术人员应明白,本公开的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(***)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
至此,已经详细描述了本公开。为了避免遮蔽本公开的构思,没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述,完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
虽然已经通过示例对本公开的一些特定实施例进行了详细说明,但是本领域的技术人员应该理解,以上示例仅是为了进行说明,而不是为了限制本公开的范围。本领域的技术人员应该理解,可在不脱离本公开的范围和精神的情况下,对以上实施例进行修改。本公开的范围由所附权利要求来限定。
Claims (12)
1.一种基于网络数据构建物联网应用标签体系的方法,包括:
采集物联网应用的网络数据;
对所述物联网应用进行分类;
根据分类结果对所述物联网应用的网络数据进行聚类统计分析,获取不同行业的物联网应用网络行为特征;
基于所述物联网应用网络行为特征建立不同行业的物联网应用网络行为标签库,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合所述物联网应用网络行为标签库时,确定所述物联网应用出现异常。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,
所述网络数据包括深度包检测数据、用户话单数据、客户信息数据和业务信令数据。
3.根据权利要求2所述的方法,对所述物联网应用进行分类包括:
基于所述客户信息数据中的产品分类信息对物联网应用进行行业分类。
4.根据权利要求3所述的方法,根据分类结果对所述物联网应用数据进行聚类统计分析包括:
对不同行业的深度包检测数据中物联网应用终端采用的上层协议进行解析,并进行聚类统计分析,获得不同行业物联网应用终端访问的IP地址和端口信息;
对不同行业的用户话单数据中的上网时段、上网频次、上网时长、上网位置、上网流量大小信息进行聚类统计分析,获取不同行业物联网应用终端上网行为信息;
对不同行业的业务信令数据中的物联网终端位置信息、位置移动信息进行聚类统计分析,获取不同行业物联网应用终端位置信息。
5.根据权利要求3所述的方法,根据分类结果对所述物联网应用数据进行聚类统计分析之前还包括:
基于行业分类,将所述深度包检测数据、所述用户话单数据和所述业务信令数据进行关联分析,形成网络行为特征分析的宽表。
6.一种基于网络数据构建物联网应用标签体系的装置,包括:
数据采集单元,用于采集物联网应用的网络数据;
应用分类单元,用于对所述物联网应用进行分类;
统计分析单元,用于根据分类结果对所述物联网应用的网络数据进行聚类统计分析,获取不同行业的物联网应用网络行为特征;
标签库建立单元,用于基于所述获取不同行业的物联网应用网络行为特征建立不同行业的物联网应用网络行为标签库,以便在监测到物联网应用在网络中的行为不符合所述物联网应用网络行为标签库时,确定所述物联网应用出现异常。
7.根据权利要求6所述的装置,其中,
所述网络数据包括深度包检测数据、用户话单数据、客户信息数据和业务信令数据。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,
所述应用分类单元用于基于所述客户信息数据中的产品分类信息对物联网应用进行行业分类。
9.根据权利要求7所述的装置,其中,
所述统计分析单元用于对不同行业的深度包检测数据中物联网应用终端采用的上层协议进行解析,并进行聚类统计分析,获得不同行业物联网应用终端访问的IP地址和端口信息;对不同行业的用户话单数据中的上网时段、上网频次、上网时长、上网位置、上网流量大小信息进行聚类统计分析,获取不同行业物联网应用终端上网行为信息;对不同行业的业务信令数据中的物联网终端位置信息、位置移动信息进行聚类统计分析,获取不同行业物联网应用终端位置信息。
10.根据权利要求8所述的装置,还包括:
关联分析单元,用于基于行业分类,将所述深度包检测数据、所述用户话单数据和所述业务信令数据进行关联分析,形成网络行为特征分析的宽表。
11.一种基于网络数据构建物联网应用标签体系的装置,包括:
存储器;以及
耦接至所述存储器的处理器,所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行如权利要求1至5任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该指令被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的方法的步骤。
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