CN108023779A - 一种基于网络流量分析用户行为的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于网络流量分析用户行为的方法及系统，通过获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量，网络流量包括用户客户端发送的网络请求和/或应用服务器返回的响应内容；调用预先建立的行为特征库，根据网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据。本申请所提供的基于网络流量分析用户行为的方法及系统，通过行为特征库能够自动对网络流量进行分析，识别出用户可以理解的行为描述，具体包括用户身份信息、行为所涉及到的相关数据信息，可以用于分析用户访问网络习惯、判定网络故障、优化网络资源分配，具有较为广阔的应用前景。

Description

一种基于网络流量分析用户行为的方法及系统

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种基于网络流量分析用户行为的方法及系统。

背景技术

随着互联网的发展和计算机的普及，网络用户的数量增长迅速，网络行为逐渐成为了人类行为中最重要的社会现象之一，互联网的深度发展使得网络业务量大量增加，用户访问网络业务的频率也急剧上升，亟需对网络用户的行为进行有效的识别。

以往的一些网关设备能够通过分析网络量在一定程度上识别用户的行为，但通常其只能够记录用户访问的URL，不能作出具体的行为描述，更不能将URL中的相关参数解读成用户可以理解的内容。例如，用户将某个文件分享给了其他用户，URL中仅包含文件ID和用户ID信息，而希望关注的有关文件名称和用户名称的内容并没有涉及。鉴于此，提供一种从网络流量中分析出可以理解的行为描述是非常有必要的。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于网络流量分析用户行为的方法及系统，以解决现有技术中不能从网络流量中分析出用户实际行为描述的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于网络流量分析用户行为的方法，包括：

获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量，所述网络流量包括所述用户客户端发送的网络请求和/或应用服务器返回的响应内容；

调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据。

可选地，所述获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量包括：

通过流量代理或流量监听的方式获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量。

可选地，所述调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据包括：

根据所述行为特征库中预设的用户身份获取规则，获取所述网络请求中用户的行为人身份信息以及身份认证信息。

可选地，在所述调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据之后还包括：

判断所述实际行为是否需要被阻止；

如果是，则根据所述行为特征库中预设的阻止后响应规则，确定与所述用户客户端的类型对应的推送提示信息，以便推送至所述用户客户端进行显示。

可选地，所述调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据包括：

根据所述行为特征库中预设的行为数据获取规则，从所述响应内容中抓取实际行为的相关数据，生成用户行为数据。

可选地，所述调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据包括：

根据所述行为特征库中预设的主动发起请求规则，利用所述身份认证信息，主动向所述应用服务器发起特定请求，获取额外的行为数据，生成用户行为数据。

可选地，还包括：

根据所述行为特征库中预设的额外认证规则，在响应所述用户客户端的请求时植入额外的认证cookie，以便对后续行为的用户身份进行追踪。

本发明还提供了一种基于网络流量分析用户行为的系统，包括：

获取模块，用于获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量，所述网络流量包括所述用户客户端发送的网络请求和/或应用服务器返回的响应内容；

生成模块，用于调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据。

可选地，还包括：

响应模块，用于判断所述实际行为是否需要被阻止；如果是，则根据所述行为特征库中预设的阻止后响应规则，确定与所述用户客户端的类型对应的推送提示信息，以便推送至所述用户客户端进行显示。

可选地，还包括：

追踪模块，用于根据所述行为特征库中预设的额外认证规则，在响应所述用户客户端的请求时植入额外的认证cookie，以便对后续行为的用户身份进行追踪。

本发明所提供的基于网络流量分析用户行为的方法及系统，通过获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量，网络流量包括用户客户端发送的网络请求和/或应用服务器返回的响应内容；调用预先建立的行为特征库，根据网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据。本申请所提供的基于网络流量分析用户行为的方法及系统，通过行为特征库能够自动对网络流量进行分析，识别出用户可以理解的行为描述，具体包括用户身份信息、行为所涉及到的相关数据信息，可以用于分析用户访问网络习惯、判定网络故障、优化网络资源分配，具有较为广阔的应用前景。

附图说明

为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明所提供的基于网络流量分析用户行为的方法的一种具体实施方式的流程图；

图2为本发明所提供的基于网络流量分析用户行为的方法的另一种具体实施方式的示意图；

图3为本发明所提供的基于网络流量分析用户行为的方法的另一种具体实施方式的流程图；

图4为本发明实施例提供的基于网络流量分析用户行为的系统的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

本发明所提供的基于网络流量分析用户行为的方法的一种具体实施方式的流程图如图1所示，该方法包括：

步骤S101：获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量，所述网络流量包括所述用户客户端发送的网络请求和/或应用服务器返回的响应内容；

通过流量代理或流量监听的方式获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量。

步骤S102：调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据。

具体地，本发明实施例中行为特征库为预先建立的数据库，其定义了行为识别规则、用户身份获取规则、行为数据获取规则、主动发起请求规则、阻止后的响应规则等一系列规则。根据该行为特征库中的各类规则，可以对用户的具体访问行为进行识别。该行为特征库可以为系统默认设置得到，也可以由用户根据实际情况自行设置得到，当然在运行过程中也可以根据实际情况进行实时更新，这均不影响本发明的实现。

根据用户客户端发送的网络请求、应用服务器返回的响应内容，基于行为特征库中定义的一系列规则，可以从中得到用户的行为数据。需要指出的是，该用户行为数据为真实的用户行为，是人们可以理解的信息描述。例如，用户上传了文件这一事件，现有技术仅能够获取用户的ID信息、上传的地址信息，而采用本发明可以明确获知：“某一个具体用户在哪上传了什么信息”这一具体内容。

作为一种具体实施方式，本发明实施例中生成用户行为的数据可以包括：根据所述行为特征库中预设的用户身份获取规则，获取所述网络请求中用户的行为人身份信息以及身份认证信息。现有技术只能基于IP来识别用户身份，不能定位到用户在该系统上的账户信息，而本发明实施例可以将用户行为与用户账户关联起来，根据用户账户来确认行为人的真实身份。

作为一种具体实施方式，本发明实施例中生成用户行为的数据还可以包括：根据所述行为特征库中预设的行为数据获取规则，从所述响应内容中抓取实际行为的相关数据，生成用户行为数据。例如，用户浏览了一篇文章，现有技术中仅能够直到该文章的ID，而本申请能够从响应内容中抓取到该文章的名称、内容、日期等其他信息，作为用户行为数据。而这些数据是用户可以理解的内容，便于对用户的具体行为进行监控。

另外，生成用户行为的数据还可以包括：根据所述行为特征库中预设的主动发起请求规则，利用所述身份认证信息，主动向所述应用服务器发起特定请求，获取额外的行为数据，生成用户行为数据。本实施例可以适用于响应内容中未包含足够信息的情况下，通过获取得到的用户身份认证信息，主动从应用服务器去获取用户要访问的相关描述信息，作为用户行为数据，以进一步对用户的具体行为进行监控。

此外，还包括：根据所述行为特征库中预设的额外认证规则，在响应所述用户客户端的请求时植入额外的认证cookie，以便对后续行为的用户身份进行追踪。

现有技术中，在行为被阻止时可能会导致客户端程序的异常，用户不知道发生了什么。鉴于此，在上述任一实施例的基础上，本发明所提供的基于网络流量分析用户行为的方法，在调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据之后还可以进一步包括对相应的实际行为进行响应的过程。具体包括：判断所述实际行为是否需要被阻止；如果是，则根据所述行为特征库中预设的阻止后响应规则，确定与所述用户客户端的类型对应的推送提示信息，以便推送至所述用户客户端进行显示。通过这样的设置，在行为被阻止时，可以根据行为特征定义的规则，向客户端响应定制的内容，以便客户端程序可以正确处理阻止事件。

现有技术在某一些用户行为是不允许时，应用服务器通知代理服务器去阻止，阻止后会弹出了个告警页面。但是，在一些情况下终端未得到响应，未显示告警页面等情况，为避免这种情况的发生，可以预先在行为特征库中定义阻止后响应的内容，从而在阻止后推送至客户端进行显示，以便让客户了解发生的阻止行为，更加方便用户的使用，提升了用户的使用体验。

本发明所提供的基于网络流量分析用户行为的方法，通过获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量，网络流量包括用户客户端发送的网络请求和/或应用服务器返回的响应内容；调用预先建立的行为特征库，根据网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据。本申请所提供的基于网络流量分析用户行为的方法，通过行为特征库能够自动对网络流量进行分析，识别出用户可以理解的行为描述，具体包括用户身份信息、行为所涉及到的相关数据信息，可以用户分析用户访问网络习惯、判定网络故障、优化网络资源分配，具有较为广阔的应用前景。

参照图2本发明所提供的基于网络流量分析用户行为的方法的示意图，下面对本发明所提供的另一种具体实施方式进行详细阐述。如图3本发明所提供的另一种具体实施方式流程图所示，该过程包括：

步骤S201：用户客户端经过代理服务器发出请求；

步骤S202：代理服务器将请求流量复制给行为分析模块；

步骤S203：行为分析模块根据行为征库来识别用户行为，获取请求中的身份认证信息及行为相关的数据；

步骤S204：如果该行为需要被阻止，行为分析模块将依据行为特征中定义的规则生成响应数据，由代理传给用户客户端；否则代理会将用户请求转给应用服务器；

步骤S205：应用服务器将响应内容传给代理；

步骤S206：代理收到响应后根据需要将响应内容传给行为分析模块；

步骤S207：行为分析模块依据行为特征库中定义的规则从响应内容中抓取相关的行为数据；

步骤S208：行为分析模块依据行为特征库中定义的规则利用步骤S203中获取的用户身份认证向应用服务器主动发起特定的请求来获取额外的行为数据；

步骤S209：行为分析模块根据行为特征库中定义的规则根据需要生成一个额外的认证Cookie，由代理植入到响应中；

步骤S210：代理将响应传给用户客户端。

本申请能够使用行为特征库来来分析网络流量，识别用户行为。并且能够将用户行为与用户账号关联起来，根据用户账号来确定用户身份。还可以根据行为特征定义的规则，从网络量中精确获取行为相关的数据信息；可以根据行为特征定义的规则，从网络流量中获取用户身份认证，并且利用用户身份认证构造新的请求来获取更多的行为相关数据。根据行为特征定义的规则，在响应客户端的请求时可以植入新的Cookie，来追踪后续行为的用户身份。在行为被阻止时，可以根据行为特征定义的规则，向客户端响应定制的内容，以便客户端程序可以正确处理阻止事件。

下面对本发明实施例提供的基于网络流量分析用户行为的系统进行介绍，下文描述的基于网络流量分析用户行为的系统与上文描述的基于网络流量分析用户行为的可相互对应参照。

图4为本发明实施例提供的基于网络流量分析用户行为的系统的结构框图，参照图4基于网络流量分析用户行为的系统可以包括：

获取模块100，用于获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量，所述网络流量包括所述用户客户端发送的网络请求和/或应用服务器返回的响应内容；

生成模块200，用于调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据。

作为一种具体实施方式，本发明所提供的基于网络流量分析用户行为的系统还可以进一步包括：

响应模块，用于判断所述实际行为是否需要被阻止；如果是，则根据所述行为特征库中预设的阻止后响应规则，确定与所述用户客户端的类型对应的推送提示信息，以便推送至所述用户客户端进行显示。

作为一种具体实施方式，本发明所提供的基于网络流量分析用户行为的系统还可以进一步包括：

追踪模块，用于根据所述行为特征库中预设的额外认证规则，在响应所述用户客户端的请求时植入额外的认证cookie，以便对后续行为的用户身份进行追踪。

本实施例的基于网络流量分析用户行为的系统用于实现前述的基于网络流量分析用户行为的方法，因此基于网络流量分析用户行为的系统中的具体实施方式可见前文中的基于网络流量分析用户行为的方法的实施例部分，例如，获取模块100，生成模块200，分别用于实现上述基于网络流量分析用户行为的方法中步骤S101，S102，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。

本发明所提供的基于网络流量分析用户行为的系统，通过获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量，网络流量包括用户客户端发送的网络请求和/或应用服务器返回的响应内容；调用预先建立的行为特征库，根据网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据。本申请所提供的基于网络流量分析用户行为的系统，通过行为特征库能够自动对网络流量进行分析，识别出用户可以理解的行为描述，具体包括用户身份信息、行为所涉及到的相关数据信息，可以用于分析用户访问网络习惯、判定网络故障、优化网络资源分配，具有较为广阔的应用前景。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本发明所提供的基于网络流量分析用户行为的方法及系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于网络流量分析用户行为的方法，其特征在于，包括：

获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量，所述网络流量包括所述用户客户端发送的网络请求和/或应用服务器返回的响应内容；

调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据。

2.如权利要求1所述的基于网络流量分析用户行为的方法，其特征在于，所述获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量包括：

通过流量代理或流量监听的方式获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量。

3.如权利要求1所述的基于网络流量分析用户行为的方法，其特征在于，所述调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据包括：

根据所述行为特征库中预设的用户身份获取规则，获取所述网络请求中用户的行为人身份信息以及身份认证信息。

4.如权利要求1至3任一项所述的基于网络流量分析用户行为的方法，其特征在于，在所述调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据之后还包括：

判断所述实际行为是否需要被阻止；

如果是，则根据所述行为特征库中预设的阻止后响应规则，确定与所述用户客户端的类型对应的推送提示信息，以便推送至所述用户客户端进行显示。

5.如权利要求4所述的基于网络流量分析用户行为的方法，其特征在于，所述调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据包括：

根据所述行为特征库中预设的行为数据获取规则，从所述响应内容中抓取实际行为的相关数据，生成用户行为数据。

6.如权利要求3所述的基于网络流量分析用户行为的方法，其特征在于，所述调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据包括：

根据所述行为特征库中预设的主动发起请求规则，利用所述身份认证信息，主动向所述应用服务器发起特定请求，获取额外的行为数据，生成用户行为数据。

7.如权利要求1或2所述的基于网络流量分析用户行为的方法，其特征在于，还包括：

根据所述行为特征库中预设的额外认证规则，在响应所述用户客户端的请求时植入额外的认证cookie，以便对后续行为的用户身份进行追踪。

8.一种基于网络流量分析用户行为的系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户客户端与应用服务器之间进行通信的网络流量，所述网络流量包括所述用户客户端发送的网络请求和/或应用服务器返回的响应内容；

生成模块，用于调用预先建立的行为特征库，根据所述网络流量识别当前用户的实际行为，生成用户行为数据。

9.如权利要求8所述的基于网络流量分析用户行为的系统，其特征在于，还包括：

响应模块，用于判断所述实际行为是否需要被阻止；如果是，则根据所述行为特征库中预设的阻止后响应规则，确定与所述用户客户端的类型对应的推送提示信息，以便推送至所述用户客户端进行显示。

10.如权利要求8所述的基于网络流量分析用户行为的系统，其特征在于，还包括：

追踪模块，用于根据所述行为特征库中预设的额外认证规则，在响应所述用户客户端的请求时植入额外的认证cookie，以便对后续行为的用户身份进行追踪。