基于信令监测的垃圾短信监控平台设计和实现的中期报告一、项目背景当前互联网的迅速发展导致了手机短信数量的大量增加，不少用户都会收到大量的垃圾短信。垃圾短信的发送给人们带来了不便和骚扰，严重影响了人们的正常生活和工作。因此，研发一种垃圾短信监控平台成为了刻不容缓的任务。本项目的目标是利用信令监测的方式来监控垃圾短信的情况。该监控平台能够检测每个手机号码的短信接收情况，并通过监控数据来判断是否为垃圾短信。二、项目需求1.采集数据通过对手机信令进行监听来采集短信数据，以识别垃圾短信。2.短信分类对采集的短信进行分类，将其分为正常短信、垃圾短信和订阅短信三种类型。3.管理平台搭建一个网站管理平台，用于展示监控数据、短信报告和系统日志。4.可视化分析对采集到的短信数据进行可视化分析，通过图表展示垃圾短信的数量、来源和时间等信息。5.垃圾短信处理当监测到垃圾短信时，自动将其过滤或者向上报告，以保障用户的信息安全。三、方案设计本项目采用主流的开源技术实现，包括ApacheKafka、Storm、Elasticsearch和Kibana等。系统的整体设计如下图所示。1.数据采集通过监听手机信令，收集短信信息并将其以JSON格式发送到ApacheKafka消息队列中。Kafka通过消息队列的方式高效的进行数据存储和传输。2.实时数据分析在Storm集群中运行实时数据分析代码，以分析从Kafka消息队列中接收到的数据。Storm以并行方式处理海量数据，并将结果输出到Elasticsearch中。3.数据存储使用Elasticsearch将处理过的数据存储到索引中，以便后续的数据查询和分析。4.可视化展示使用Kibana对Elasticsearch中的数据进行分析、可视化展示和报告生成。Kibana提供了许多可视化工具，如线图、柱状图、饼图和地图等，以优化数据分析与呈现。5.短信处理当监测到垃圾短信时，系统会向用户提供相应的选项，可自行选择是否将垃圾短信删除或者向上报告。四、进展情况1.完成了基于ApacheKafka的短信数据采集模块，已经能够接收并存储手机信令。2.基本完成了实时数据分析功能的实现，能够在Storm集群中对数据进行可视化分析。3.建立了Elasticsearch索引，并完成了数据的存储。4.成功实现了Kibana的可视化展示和报告生成，以能够对短信数据进行分析和展示。5.正在进行垃圾短信处理模块的开发，计划通过向用户提供垃圾短信选项来解决这一问题。五、总结基于信令监测的垃圾短信监控平台的开发存在一定的难度，但是通过采用ApacheKafka、Storm、Elasticsearch和Kibana等开源技术，我们能够高效地实现这一任务。目前，我们正在完成数据分析和可视化展示功能，并计划尽快完成垃圾短信处理模块的开发。我们相信该平台能够为用户提供更安全、更便利的通讯环境。