基于点对点技术的互联网音视频监测方案的设计

2023-08-02范青龙许颖红

电脑知识与技术 2023年17期

范青龙，许颖红

（南京宁众人力资源咨询服务有限公司，江苏南京 210003）

随着互联网的普及以及迅猛发展，我国以点对点技术为导向，对互联网音视频监测领域实现更新。网络是我国现行媒体内容的主要传播渠道，在传播方式的选择中，与以往传统的C/S技术相比，点对点技术在效率方面拥有绝佳的优势，但相应音视频的内容以及流量监测工作也受此影响产生挑战，根据目前的监测现状以及未来发展要求，我国必须保障点对点技术的有效使用以及互联网音视频内容的合理监测。通过重新设计拓扑结构，优化传输框架，以输出高质量内容，确保我国互联网领域的健康发展。

1 点对点技术分析

点对点技术，顾名思义是节点之间的对接。以C/S架构为标准，结合Web、FTP等技术延伸。与以往传统技术相比，点对点技术对资源、组织架构以及传播方法等进行更新，避免传统服务器网络边缘节点的依赖性。通过资源协作以及传输共享等方法，使用Peer技术完成节点分布以及数据打包（如图1所示）。在传输点的选择中，点对点技术经历了集中式、纯分布式、混合式等几个阶段，实现了传输速度、效率、安全性的优化。我国在1997年便引用了点对点技术，以往点对点技术需要结合服务器以及固定端口，因此稳定性受客观因素影响。但在后续改进中，点对点技术已发展至无须服务器便可进行数据加密、数据隐藏、数据即时整理等优势。在端口选择中，点对点技术使用随机端口，避免以往出现的网络劫持概率。我国多家网络媒体平台使用点对点技术进行数据传播，例如BT 下载、迅雷软件、腾讯通讯等均使用点对点技术进行资料下载、上传。国外社交平台，如Skype、Microsoft、Link等也均选择点对点技术完成通讯衔接。目前，国内外点对点技术通常分为两大阶段，即A 阶段以及B阶段。A阶段包含信号传播、信号响应、信号查询等，而B 阶段则是在响应完毕后对数据进行传递。点对点传播具有充足的流量特征以及优势，例如对于IP地址少于10%，可额外附加P2P数据流量。且相关用户加入和退出均会留下动态特征，便于记录。点对点技术有较优的稳定性，可保证长时间线上状态，实现流量对称。对于我国现有的网络架构兼容性极高，对于ADSL网络设备有独特的应用推广优势。

图1 点对点会议分析方案

2 点对点方案的设计标准

2.1 一体化设计

点对点方案的设计标准以一体化节点设计为方向。一体化设计可以保障云端以及接收端实现同步，该技术完美地融合输入、输出两种功能。在数据采集以及后端数据输出中，一体化技术可以分辨音视频的频率以及设置合理的点对点传输计划。例如，高通802 在数据传输时，将CPU、DSP、VPU 等技术融为一体。对4K30fps 音视频信号完成采集编码，具有极高的应用优势。

2.2 远程控制设计

对于远程控制环节，若接收数据，则需对数据进行分析。采用相对的解码模式完成数据值的采集，了解数据在发送中的要求。例如，可以使用键盘、鼠标对系统进行初步调整，完成管理平台的搭建[1]。在调整后，借助高清云端一体化的优势，通过STM32 单片机，对数据传播的环境进行仿真，以便实现最终的操控优化要求（如图2所示）。在设计环节指标选择中，以SOC视频输入端口、DHM为标准设定不同的指标。如以下几点：

图2 STM32单片机

1）SoC:Qualcomm Snapdragon 820；

2）视频输入端口和分辨；

3）HDMI1.4bx1;DisplayPortx1、最高分辨率为4 096×2 160@30fps；1.3 输出端口和分辨率；

4）HDM2.0x1;DisplayPort x1、最高分辨率为4 096×2 160@60fps。

2.3 传输环节、程序设计

在传输环节程序设计上，以音视频监测过程为标准，对互联网的音视频内容实现储存。随后，在系统内部，结合数据库对已储存的音视频内容实现分析、索引。了解该音视频内容在传播过程中的要求，在传统监测模式上，内容获取并非困难环节，但却为最重要环节[2]。内容获取通常分为2类，第1类是对特定网站完成定时监测，包含特定网站的数据扫描以及特定网站的结构分析。对于处于监控名单内的网页信息，实现音视频文件以及音视频模式的储存。第2类则是互联网扫描过滤，建立充足的识别标准，对音视频数据包还原，分析音视频数据内容。在内容识别中，通过RTSP、MMS、DAVIC、REAL等协议实现[3]（如图3）。但与识别目标相比，目前识别技术依然亟待更新。后续，互联网的音视频节点在传播时要以点对点技术为核心，对视频、音视频的监测传播标准进行优化。只要识别相关的音视频数据源后，便可以有效地完成音视频、视频数据模式的分析筛选，发挥点对点技术优化性。

图3 RTSP协议

3 点对点技术为导向下互联网音视频监测方案

3.1 端口识别技术

在端口识别中，以点对点技术为导向对音视频、视频的监测工作要求较高。例如，为了使点对点技术发挥传播优势，可以将点对点技术连接互联网端口平台，完成即时监测工作。相关人员应用端口识别方法，对互联网流量实现过滤分析，随后进行改进。基于端口聚类识别模式，设定字符串，对字符进行甄别。此种方案可以避免特征字符串在识别过程中出现的模糊性，且节省人力。点对点技术在端口识别中进一步改进传统端口识别率较低、识别数据值不精准以及识别效果不理想等问题[4]。

使用的方案包含FTP、HTTP、POP3、MSN、OICQ、BitTorrent、PPStream、PPMate 等不同技术。这些技术的识别率以及误判率有明显差异，应按实际架构标准进行分析。经研究，应用最高优势的为FTP 以及Bit-Torrent 技术，识别率高达99%，且误判率为0.3%以下。通过BT6811-6889 等端口标准，以此为判断点，提高传输效率。此外，通过聚类分析模式，将端口以及地址赋予相关的权限值，随后完成P2P识别。在典型流程中，可通过表1完成设置。此种监测方法从资源角度、运行效率、准确性评价中均有独特优势，但覆盖率不足。因此，在后续P2P 程序的使用中，可以结合其他端口完成融合设置。如最常见的结合80端口以及8080端口，发挥识别补充标准[5]。

表1 FTP、HTTP、POP3、MSN、OICQ、BitTorrent、PPStream、PPMate识别率、误判率分析

3.2 加密传播技术

加密传播部署点对点标准，将提高数据在传播过程中的安全性、稳定性以及识别性。例如，在数据识别、获取中，可以基于主动式以及启发式的监测标准，完成信息数据源的筛选。对数据进行打包处理，如接收到数据包后，对数据包提前进行预识别，了解该数据包在传播过程中是否带有威胁性因素。在获取数据包后，完成加密解析，了解数据包内部内容。而在数据包传播打包时，预先对发送渠道实现监测，保障加密安全性，随后进行传播。可采用Private BT技术，主动地完成侦测，以保障网络节点部署。在音视频、视频监测时，通过识别系统，还可以保护点对点数据内容，提高解析利用率[6]。

3.3 流量管理技术

在流量管理中，除传统的监测标准外，还可以打造深度监测模式。例如，结合DPI 扫描分类标准，了解点对点在传输过程中所设定的业务类型，将其分为业务1、业务2、业务3、业务4 等不同标准。划分合理的传输架构，以路由器应用模式为核心，实现数据统计。在流量管理中，通过IP 层结合流量计算方式，识别P2P流。对于编译码进行提取分析，了解新型点对点传输流的效率，保障其拥有较高成熟度。在数据监测处理环节中，要根据监测结果实现网络流量的精准性调整，以便该项技术可以与互联网体系完美融合，提高兼容优势。

3.4 系统标准结合

在系统结合标准中，点对点技术完成互联网音视频、视频的监测，确保已有系统与点对点系统实现融合，生成特征标签基准值。对互联网音视频、视频进行初步过滤分析后，结合我国内部的互联网传播标准，对数据进行进一步检测。这种双重监测的方法可以解决点对点技术在传播过程中的监测稳定性问题，有较高的应用优势。此外，点对点技术搭载的为私有协议，针对点对点的协议特征，要保证协议的支持度。后续，可以将系统标准更改为可监测性以及可变化性，保障整体传播、监管模式的合理操作。

3.5 特征字符串分析

在特征字符串分析中，要基于P2P 应用特征，如常规的BT 分析方法，以0×13bit 值进行分析。而点对点数据传播方案，则以eMule 为标准进行分析。在等值选择中，以0×319010000 了解P2P 在传播过程中的流量传播速度，以此观察其内部内容与常规端口设置方法。相比以往常规分析方法，这种新型特征字符串的识别方法精准度更高、识别性更符合要求、更为成熟，有充足的使用标准。在工业界，通常用来进行精细测量。但以往常规的数据传播方案为了避免误判，需要结合常规协议以及应用建立特征字符分析标准。因此流程较为繁琐，耗时较长。融合点对点传播方案，生成特征字符串，采用自动签名技术实现分片整合以及签名架构筛选。根据表1，已给出不同的应用标准。因此，在识别方法的优化中，要保证合法性、兼容性，使工程项目能够了解字符特征串的传播模式。在协议上，也需要进行升级，重新划分特征字符串，结合Payolad加密实现深度流检索性能。

4 点对点技术为导向下互联网音视频监测方案实际应用比对

结合点对点技术，对互联网音视频监测方案完成模拟比对。例如，通过分类步骤由易到难分阶段，完成传播内容的监管。在关键环节，识别互联网P2P流量。在模拟分析中，本文考虑到系统自身的部署效率以及音视频传播中不同的难易要求，以端口以及特征字符串识别方法为主，完成系统架构的设计。针对端口的选择，以互联网流量为核心，建立过滤标准值，以了解各端口的实际优势。最后，通过特征字符串的方法进行最后识别，了解分析过程中存在的各项问题，以便对出现的问题进行及时处理[7]。例如，常规开销较大或特征字符串处理量较高、识别率较低等问题，在改进措施中通过传输识别部署模式进行设置。首先，获取点对点音视频内容，再进行分类、索引。在建立的文本字符串标准中，总结基于端口、基于内容的深层报文检测、基于启发式流量特征、基于主动探测4种方法，了解其核心优点以及缺点，实现音视频、视频数据流的识别，如表2所示。经过分析，可以进一步引入启发式以及主动式监测标准，完成加密对点传输，使相应的网络节点内容获取更加精准、有效、便捷。