基于信令数据的移动物联网终端识别特征研究

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　　摘 要：文中主要研究移动物联网终端的识别特征。通过采集分析移动物联网信令数据，讨论了终端的设备特征、接入特征、通信特征、应用特征、行为特征等识别特征，并基于移动物联网的典型应用场景，进一步验证了识别特征的通用性及准确性，为移动物联网的终端识别、运维管理、安全管控等提供基础。
　　关键词：物联网;移动终端;特征识别;信令数据分析;终端识别;安全管控
　　中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2020）02-0-03
　　0 引 言
　　在万物互联的时代，移动物联网发展迅猛，终端规模呈现爆发性增长趋势。根据爱立信公司发布的移动报告[1]，预计到2023年，物联网连接的终端数量将达到35亿个，较当前的7亿个增加4倍。对于电信运营商而言，对移动物联网终端的准确识别，是做好智能管道、运维管理、安全管控的重要基础。现有的终端识别方案均依赖于已配置的存量终端信息库。通过提取待识别终端的固定参数，匹配存量信息库，实现各类终端的识别[2-3]。一旦存量信息库信息不准确或更新不及时，终端的识别率将严重下降。移动物联网的多网络协同组网、多业务迅猛发展、多终端频繁更换，更为终端的识别带来困难。因而，研究移动物联网终端的识别特征，可为构建终端识别的科学方法提供指引，具有重要意义。
　　1 移动物联网终端的识别特征
　　1.1 移动物联网组网
　　电信运营商主流的移动物联网组网方案有两种：一种为利用现网EPC核心网，升级改造快速部署物联网业务;另一种为单独新建物联网，隔离传统移动业务和物联网业务[4]。
　　1.1.1 基于现网升级改造
　　在现网商用3G/4G网络中，新建物联网专用网元（如GGSN/PGW等），负责处理物联网业务。物联网终端通过使用特定的APN，接入现时已有的3G/4G无线网、核心网，经DNS域名解析后，路由至新建的专用网元GGSN/PGW，最终实现与企业服务器的互连。基于现网升级改造的物联网组网拓扑如图1所示。基本业务流程如下：
　　（1）物联网终端发送PDP激活请求;
　　（2）SGSN/MME收到请求后，把终端的APN信息发送至DNS;
　　（3）DNS根据APN查找对应的物联网专用GGSN/PGW;
　　（4）物联网专用GGSN/PGW通过公网/专网/GRE隧道，与企业端服务器进行数据通信。
　　1.1.2 新建物联网专网
　　独立新建物联网专网，承载处理物联网业务。国内主流的物联网组网方案为NB-IoT及eMTC，采用授权频谱，具有低功耗、广覆盖、低成本、大连接的优势[5]。以NB-IoT为例，基本網络架构如图2所示[6]。NB-IoT与LTE网络架构保持基本一致，但核心网设备均要求虚拟化。目前各大电信运营商正试点建设物联网专网，未来有望实现大规模应用。
　　1.2 信令数据采集分析
　　信令作为终端与物联网通信交互的控制数据，包含着海量的端到端信息，是运营商掌控网络的重要手段。在现网中，通过分光、分流、汇聚、负载均衡，将物联网网元接口数据接入采集服务器，完成信令数据的采集。再经过信令解码、合成、存储、共享、应用等步骤，实现信令数据的分析，准确获取物联网终端上网数据的关键信息。基于现网升级改造的移动物联网，其数据采集原理如图3所示。
　　1.3 终端识别特征研究
　　解码分析信令数据，统计总结出移动物联网终端的识别特征包括设备特征、入网特征、通信特征、应用特征、行为特征。
　　（1）设备特征
　　设备特征是终端出厂预置的唯一标识码，如IMEI。IMEI（International Mobile Equipment Identity）作为物联网终端的身份码，与每台终端一一对应，具有全球唯一性。其中，IMEI中的TAC（Type Allocation Code）部分，为类型分配码，由8位数字组成（早期是6位），是区分终端品牌和型号的编码。一般地，分析IMEI中的TAC号，可以识别终端及对应业务。
　　（2）入网特征
　　入网特征是终端被允许接入网络的标识码，如IMSI，APN等。IMSI（International Mobile Subscriber Identification Number）是区别网络使用用户的标志，储存在各类SIM卡中。根据工信部发布的《电信网编号计划（2017年版）》[7]，14开头的IMSI用于物联网业务。APN（Access Point Name）是各类SIM卡使用网络时必须配置的一个参数，用来标识网络数据的业务种类，决定通过哪种方式访问网络。APN通过DNS域名解析，获取GGSN/PGW的IP地址，从而访问不同的网络。
　　（3）通信特征
　　通信特征是终端在通信中的标识码。对于物联网终端业务，通常使用指定的IP地址/端口、域名，与服务器端建立通信连接。一般地，因IP地址资源有限，物联网终端的IP地址相对固定，或只在指定范围动态分配。另外，物联网业务的一级、二级域名亦相对固定，以减轻DNS服务器配置资源的负荷。
　　（4）应用特征
　　应用特征是终端在业务应用中的标识，如APP，UA等。通过获取APP名称，即可识别终端;而UA（User Agent）为用户代理，是HTTP上网协议头域的组成部分，用于向业务服务器提供终端所使用的浏览器类型及版本、操作系统及版本、浏览器内核等信息。通过解码UA，建立UA库，可以识别终端。
　　（5）行为特征
　　行为特征是终端在通信行为中的表现特征。对于特定应用场景下的物联网终端，其空间、时间、流量等行为特征常呈现某些规律，如共享单车，终端的位置通常在少量小区间频繁变动，位置移动性、网络流量在上下班高峰时段明显增长。 　　2 典型应用场景下的特征呈现
　　2.1 共享单车
　　在共享单车应用场景中，单车终端收集GPS 定位信息、电子锁状态、用户计费信息等数据，通过物联网传送至云端，而云端负责系统调控，收集信息并下传命令，对单车终端进行控制。分析信令话单发现有如下明显特征：
　　（1）通信特征。终端会周期性向云端发送心跳包，心跳包主要集中在域名xxx.bikeapi.mobike.com，可以判断对应终端为摩拜单车。同时，目的IP为指定范圍内的IP地址。抓包结果如图4所示。
　　（2）行为特征。在空间位置方面，终端主要集中在学校、道路、城中村等人员有短距离移动需求的区域。某工作日共享单车的分布数量及忙时情况见表1。
　　单车终端的移动性高峰出现于上下班时段，如图5所示。统计某小区小时粒度的摩拜单车移动性（小区位置发生变动的终端数/总终端数），发现8：00出现最高峰，18：00出现次高峰，在凌晨时段为最低值。
　　2.2 共享充电宝
　　共享充电宝主要是提供充电宝的出租服务，用户可以通过手机扫码支付的方式租用充电宝，或者直接连线充电。共享充电宝一般投放在人流量较大区域或休闲类门店，适用于用户较长时间停留的场景。分析信令话单发现有如下明显的行为特征。
　　（1）空间位置方面，因主流共享充电宝（如小电、怪兽充电、街电等）是固定终端形式为主，终端的位置移动性一般很弱，如图6所示。
　　（2）在线率方面，因终端多固定放置于人流量大的地方，在线设备占比指标波动较平稳，基本维持在80%左右，说明充电宝终端每天的在线率都比较高，如图7所示。
　　2.3 智能电表
　　智能抄表系统的主站与其管辖的终端装置（抄表集中器）为一个内部通信的局域网，局域网内的每个抄表集中器均被赋予一个固定的IP地址，抄表主站通过固定IP找寻到对应的抄表集中器，并进行双向数据通信。分析信令话单发现有如下明显的特征。
　　（1）入网特征。在现网组网中，因电表的数据传输量少，常基于GPRS组网，使用专用APN，如某供电局电表，APN为XXGDJ.GD。
　　（2）通信特征。电表终端数量庞大，为节约IP地址，常通过配置内网IP通信，区域内终端同属IP段，如172.18.17.XX等。
　　（3）行为特征。电表所在小区位置固定不变，同时，因电表用户的用电数据常为按月采集，终端会有较长时间无数据包上传。
　　3 结 语
　　随着移动物联网业务的发展，必然带来终端管理的新问题，如何识别各类移动物联网终端，是管理终端的重要基础。本文基于信令数据的采集分析，提出移动物联网终端的五类通用识别特征。实践结果表明，这些识别特征在多个物联网典型应用场景下均具备普适性及准确性。同时，基于信令数据识别出来的特征，与移动物联网组网架构无关，可为构建通用有效的物联网终端识别方法提供指引。
　　参 考 文 献
　　[1] Ericsson. Ericsson mobility report [EB/OL]. [2018-06-23]. https：//www.ericsson.com/assets/local/ mobility- report/documents/2018/ericsson-mobility-report-june-2018.pdf.
　　[2]肖清旺，王锦华，朱易翔.物联网智能终端设备识别方法[J].电信科学，2017，44（2）：1-8.
　　[3]任春林，谷雨，崔杰，等.基于Web信息的特定类型物联网终端识别方[J].通信技术，2017， 50（5）：1003-1009.
　　[4]孙彪.移动运营商NB-IoT部署策略探讨[J].移动通信，2016，40（23）：11-16.
　　[5]张建国.中国移动NB-IoT部署策略研究[J].移动通信，2017，41（1）：25-30.
　　[6]张光辉，孙震强，鲁娜.NB-IoT技术特性与组网浅析[J].物联网学报，2017，1（2）：84-90.
　　[7]工业和信息化部.电信网编号计划（2017年版）[EB/OL]. [2017-05-16]. http：//www.miit.gov.cn/n1146290/n4388791/ c5623706/ part/5623717.doc.
　　[8]李青，严学纯，陈思中.基于移动信令数据分析的位置服务与基站定位技术的混合应用[J].电信科学，2017（8）：155-162.
　　[9]唐嘉立.基于手机信令数据分析的路网运行监控系统[J].中国交通信息化，2015（12）：115-117.
　　[10]许洪波，许金辉.基于手机信令的空间位置数据计算职住地[J].北京测绘，2016（6）：69-71.
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