Google Talk流量分析与信息提取技术探讨
"Google Talk流量分析及信息提取,李晗,北京邮电大学信息与通信工程学院,探讨了Google Talk的流量特征、识别方法和信息提取技术。" 在信息技术领域,即时通信(Instant Messaging,IM)服务如Google Talk已经成为人们日常沟通的重要工具。Google Talk,简称GT,是Google在2005年推出的一款简洁型即时通讯应用,其设计初衷是提供文字聊天,同时也支持视频、音频和文件传输等功能。与其他IM工具不同,GT强调与其他平台的兼容性,比如Trillian和iChat。 本文的重点是对Google Talk 1.0.0.92版本进行深入的流量分析,以揭示其网络通信的特性和模式。流量特征是理解任何网络应用行为的基础,对于IM服务而言,这些特征可能包括数据包的来源(Localhost)、发送端口(Localport)、目标主机(Remotehost)、目标端口(Remoteport)以及使用的协议(Protocol)。作者李晗通过对数据包的观察,发现了Google Talk的一些关键五元组特征: - Google Talk通常使用随机的本地端口与服务器(www.google.com/talk/)建立连接,该服务器的IP地址可能为72.14.253.125或209.85.163.125,且通信协议为JABBER。 - 相比之下,Google Earth和Google Search的服务也有其特定的服务器IP地址和通信协议,如HTTP。 流量识别方法的研究旨在能准确地辨别出网络流量中哪些是属于Google Talk的。这对于网络安全、数据挖掘、网络管理和优化等方面具有重要意义。信息提取则关注如何从这些通信流量中获取有价值的信息,例如用户活动、聊天内容、文件传输等,这对于数据分析、用户行为研究和可能的安全监控都有直接的应用。 文章可能进一步探讨了如何通过解析协议和数据包内容来实现信息提取,这可能涉及到XML解析,因为JABBER协议基于XML。此外,可能还讨论了如何处理加密的通信以保护用户隐私,以及如何确保信息提取过程中的合法性和合规性。 这篇论文对于理解即时通信服务的网络行为,特别是Google Talk的工作原理和数据流特性提供了宝贵的知识,同时也对网络流量分析和信息提取技术的发展做出了贡献。对于网络工程师、安全专家以及相关领域的研究人员来说,这些都是非常重要的研究内容。
import os from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除
和()
body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()
", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)<.*?>', body_data) # match = re.search('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) # if match: # content = match.group(2) matches2 = re.findall('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) for match in matches2: content = match[1] soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') if soup.find('= 2: receive_id = matches1[3] # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] # 进行时间格式转换,将time转换为"0000-00-00"格式 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') # 打印结果 print("Talk ID:", talk_id) print("Time:", time) print("Sender ID:", send_id) print("Receive_id:", receive_id) print("Talk_type:", talk_type) print("Content:",content) print("---")导入至csv网页源代码模板如下: [talkid:138031379]2014年4月20日 06:55:45 , 111222 向 342112 发送 我们已经是好友了,开始聊天吧! [talkid:137031381]2014年4月20日 03:55:45 , 2323234 在群 20011 中发言 我们已经是好友了,开始聊天吧! [talkid:137031382]2014年4月22日 04:45:45 , 2323234 在群 20011 中发言 音频 :[音频 [talkid:137031383]2014年4月23日 04:55:45 , 2323234 在群 20011 中发言 图片 :[图片 [talkid:137031384]2014年4月24日 05:55:45 , 2323234 在群 20011 中发言 我们已经是好友了,开始聊天吧! [talkid:137031385]2014年4月25日 06:55:45 , 2323234 在群 20011 中发言 我们已经是好友了,开始聊天吧! [talkid:138031387]2014年4月20日 04:45:45 , 2323234 向 543521 发送 音频 :[音频 [talkid:138031388]2014年4月20日 04:55:45 , 2323234 向 344532 发送 图片 :[图片 [talkid:138031389]2014年4月20日 05:55:45 , 2323234 向 323345 发送 1112232 [talkid:138031390]2014年4月20日 06:55:45 , 2323234 向 342114 发送 我们已经是好友了,开始聊天吧! 利用python爬虫,从中爬取ID、时间、发送号码、接收号码、消息(若消息中有文件链接地址则在消息中只输入提取的链接地址)
[talkid:138031378]2014年4月20日 05:55:45 , 111222 向 323456 发送 我们已经是好友了,开始聊天吧! [talkid:138031379]2014年4月20日 06:55:45 , 111222 向 342112 发送 我们已经是好友了,开始聊天吧! [talkid:137031381]2014年4月20日 03:55:45 , 2323234 在群 20011 中发言 我们已经是好友了,开始聊天吧! [talkid:137031382]2014年4月22日 04:45:45 , 2323234 在群 20011 中发言 音频 :[音频 [talkid:137031383]2014年4月23日 04:55:45 , 2323234 在群 20011 中发言 图片 :[图片 [talkid:137031384]2014年4月24日 05:55:45 , 2323234 在群 20011 中发言 我们已经是好友了,开始聊天吧! [talkid:137031385]2014年4月25日 06:55:45 , 2323234 在群 20011 中发言 我们已经是好友了,开始聊天吧!利用Python爬虫提取中发言或发送后的内容,如果包含<a href则设置为空
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