移动用户上网行为审计体系统的设计与实现

发布时间：2020-10-23 11:30

　　 随着手机等移动联网设备在我国的广泛普及,移动互联网用户正呈现指数级地增长,移动用户上网的流量正占据互联网中的重头。为了保障移动互联网安全,及时地发现可疑用户行为,对用户上网行为进行溯源,并通过对用户上网行为的分析,从而根据用户的不同特征、喜好提供差异化服务,建设一个移动互联网用户行为审计平台具有十分重要的意义。移动互联网数据海量涌现,移动互联网行为的特征多样化,无法对用户进行身份识别等问题为用户行为审计工作带来了很大困难。当下提出一个适用于移动网络有效的上网行为审计方案势在必行,本文在此背景下提出并设计了移动互联网中用户上网行为审计系统。本文以移动互联网中用户上网行为审计为题,结合国内外已有的工作研究,归纳了上网行为审计工作在移动互联网中遇到的问题,设计了适应移动互联网环境的上网行为审计系统并予以实现。本文的主要内容如下：首先,本文调研用户上网行为审计工作所涉及技术,总结归纳审计工作的方法与特点,为系统设计做理论基础。此后,本文对移动用户上网行为审计系统进行设计,提出系统目标与整体设计框架,并在此基础上完善设计每一个功能模块。特别的,在结合应用相关技术的基础上,本文对“网行为协议解析”、“用户身份定位”、“用户上网行为分析”进行了设计的详述与实现：通过深度包探测技术进行协议解析实现用户上网行为审计；通过对移动互联网的认证计费协议实现用户手机号身份识别；籍由Apriori算法和TF-IDF模型,实现对用户的网页浏览和发帖内容的关联分析与关键词提取。最后,本文对审计系统进行了实现,介绍了系统主要功能,并对上网行为审计功能进行了测试,本文设计和实现的移动互联网审计系统有着良好的业务识别能力以及数据处理功能。本文的主要成果在于：第一,用户上网行审计系统可以实时审计到多种用户上网行为,包含七十余种即时通讯应用。第二,本系统可以通过分析入网计费协议识别用户身份,并且可以高效地对用户进行身份与行为绑定。第三,本系统初步实现了用户上网行为的分析,为后续数据挖掘工作进行铺垫。本文通过研究、分析最终设计和实现了上网行为审计系统,结果表明本系统能够满足本文提出的系统目标以及对移动互联网业务的识别审计需求。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：TP393.01;TN929.5
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究来源
    1.3 研究问题
    1.4 研究现状
    1.5 论文结构安排
2 相关技术介绍
    2.1 深度包探测技术
        2.1.1 DPI技术介绍
        2.1.2 DPI技术特点
    2.2 数据包捕获技术
        2.2.1 Libpcap技术
        2.2.2 BPF技术
    2.3 哈希匹配技术
        2.3.1 哈希算法与哈希表
        2.3.2 哈希表查找的特征
    2.4 自然语言处理与信息检索
        2.4.1 自然语言处理
        2.4.2 信息检索
        2.4.3 TF-IDF文本统计模型
    2.5 关联挖掘技术
        2.5.1 基本概念
        2.5.2 Apriori算法
    2.6 本章小结
3 移动用户行为审计系统的设计
    3.1 总体设计
        3.1.1 系统建设目标
        3.1.2 系统设计框架与结构
    3.2 数据采集模块设计
        3.2.1 数据采集模型
        3.2.2 数据采集方法
    3.3 协议解析与应用识别模块设计
        3.3.1 协议分析流程
        3.3.2 行为特征提取
    3.4 数据存储模块设计
        3.4.1 数据结构设计
        3.4.2 数据库结构设计
    3.5 数据分析模块设计
    3.6 本章小结
4 系统关键技术实现
    4.1 用户行为的识别与审计
        4.1.1 网页浏览行为的识别与审计
        4.1.2 社区发帖行为的识别与审计
        4.1.3 即时通讯应用的识别
    4.2 高效的用户身份识别绑定的实现
        4.2.1 RADIUS用户信息提取
        4.2.2 用户信息匹配
    4.3 用户上网行为的初步分析实现
        4.3.1 关联分析的应用实现
        4.3.2 提取文本关键词
    4.4 本章小结
5 系统的实现与测试
    5.1 系统总体实现
    5.2 关键模块实现
        5.2.1 用户行为的识别和审计
        5.2.2 用户身份识别
        5.2.3 用户行为的分析结果
    5.3 功能模块测试
        5.3.1 实验环境
        5.3.2 网页浏览行为识别与审计
        5.3.3 社区发帖行为识别与审计
        5.3.4 即时通讯应用的识别
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 全文工作总结
    6.2 全文工作展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集

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本文编号：2852977