一种流媒体雾化指纹提取方法

技术领域

本发明涉及流媒体安全技术领域，具体涉及一种流媒体雾化指纹提取方法。

背景技术

流媒体是指在网络中使用流式传输技术传输的连续时基媒体，例如音频、视频、动画或其他多媒体文件。流媒体的主要特点是以流的形式进行多媒体数据的传输，即把连续的影音信息经压缩处理后放到网络服务器上，浏览者可以一边下载一边欣赏。流媒体需要即时流式传送，客户端不能提前缓存，对音视频内容一致性、防篡改校验就需要实时进行，带来的问题是如何对流媒体内容进行高效校验，尤其是对移动设备有限的硬件资源。

因此，如何提供一种高效的流媒体数据一致性校验和防篡改雾化指纹提取方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种流媒体雾化指纹提取方法，通通过对流媒体原始数据分片拆分成多个单位音视频数据包，分别提取指纹，每个单位音视频数据包指纹校验的算力要求较低。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种流媒体雾化指纹提取方法，包括如下步骤：

步骤一、接受并缓存给定单位时间的原始音视频文件，对所述原始音视频文件进行解封装，并提取元信息和音视频数据；

步骤二、分别对元信息和音视频数据进行雾化切分得到多个单位数据包；

步骤三、对每个单位数据包利用指纹算法计算生成对应的原始指纹，并将单位数据包的下载地址与所述原始指纹一一对应存储，生成指纹索引文件；

步骤四、将所述指纹索引文件和所述单位数据包并行传输到客户端；

步骤五、在客户端对单位数据包利用指纹算法进行计算生成校验指纹，并与对应的所述原始指纹进行并行校验。

优选的，所述步骤四具体包括：根据所述指纹索引文件按序并行下载所述单位数据包。

优选的，所述步骤五具体包括：

在客户端根据单位数据包的下载地址获取单位数据包；

利用与步骤三相同的指纹算法逐一对所述单位数据包进行指纹计算，得到校验指纹；

比对所述校验指纹和所述原始指纹是否一致。

优选的，所述步骤五之后还包括：所述校验指纹与所述原始指纹不一致，停止播放或者发出告警信息。

优选的，所述指纹算法包括md5算法或crc算法。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明的有益效果包括：

本发明通过对流媒体原始数据分片拆分成多个单位音视频数据包，分别提取指纹，每个单位音视频数据包指纹校验的算力要求较低，并且可以并行传输，可以充分利用带宽资源传输，并利用现有计算机多处理器硬件架构，并行进行校验，提高效率和实时性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图；

图1为本发明实施例提供的一种流媒体雾化指纹提取方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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。

参见图1所示，本实施例公开的一种流媒体雾化指纹提取方法主要包括如下具体步骤：

S1、接受并缓存给定单位时间的原始音视频文件，对原始音视频文件进行解封装，并提取元信息和音视频数据。

本步骤具体执行如下：

在服务器部署流媒体接收模块，流媒体接收模块接收并缓存一定时间段的音视频文件，在对原始音视频文件进行解封装，提取元信息，原始音视频数据。

本领域技术人员可以理解的是，元数据是对分布在不同物理位置上的数据进行描述的数据，用以说明数据对象的内容，格式，质量等问题，元数据是提取有效特征信息，可以实现信息的结构化存储，有序化组织。

S2、分别对元信息和音视频数据进行雾化切分得到多个单位数据包。

本步骤具体执行如下：

分别对两部分数据切分成单位数据包，如每个单位数据包的数据大小为100K，大小为100M的原始音视频数据，最终缓存为切分成n个单位数据包，n＝100M/100k＝1024，即为视频雾化过程。

S3、对每个单位数据包利用指纹算法计算生成对应的原始指纹，并将单位数据包的下载地址与原始指纹一一对应存储，生成指纹索引文件。

本步骤具体执行如下：

在服务器部署指纹提取模块，对雾化切分的n个单位数据包，选取任意种指纹算法，计算生成对应的原始指纹，将单位数据包下载地址和原始指纹一一对应，生成指纹索引文件，如下所示：

url＝/test.mp4

meta1.piece；size＝100000；fingerprint＝27501(元数据切片大小和指纹值)

meta2.piece；size＝100000；fingerprint＝27502

data1.piece；size＝100000；fingerprint＝27a01(音视频切片大小和指纹值)

data2.piece；size＝100000；fingerprint＝27b01

data3.piece；size＝100000；fingerprint＝27a11

本实施例中涉及的指纹算法包括md5算法或crc算法。

S4、将指纹索引文件和单位数据包并行传输到客户端。

本步骤具体执行如下：

在服务器部署内容分发模块，将指纹索引文件分发到客户端，对单位数据包进行并行传输到客户端。传统的流媒体是一个大文件，客户端从头开始顺序下载，本实施例将把流媒体文件预缓存，切分成小段，并生成指纹索引文件，客户端先获取指纹索引文件后，可以同时并行下载若干单位数据包。

S5、在客户端对单位数据包利用指纹算法进行计算生成校验指纹，并与对应的原始指纹进行并行校验。

本步骤具体执行过程如下：

S51、在客户端根据单位数据包的下载地址获取单位数据包；

S52、利用与步骤三相同的指纹算法逐一对单位数据包进行指纹计算，得到校验指纹；

S53、比对校验指纹和原始指纹是否一致。

本实施例中，客户端需要部署指纹提取模块，完成指纹计算，在客户端并行数据进行校验充分更符合并利于设备CPU多核特性。

在一个实施例中，S5之后还包括：校验指纹与原始指纹不一致，停止播放或者发出告警信息。对于传输过程中更改了的音视频数据，在客户端基于下载文件，即单位数据包的内容生成的指纹校验值跟原始单位数据包生成的指纹校验值将会产生明显差别。

以上对本发明所提供的流媒体雾化指纹提取方法进行了详细介绍，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；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。