冯毓翔，杨 振

(江苏省广电有线信息网络股份有限公司 南京分公司，江苏 南京 210000)

0 引言

广播电视应用软件主要用于广播电视行业，一般会安装在智能电视节目接收终端，能实现相应的功能，为观众带来更加智能化人性化自动化的广播电视体验。近年来，随着互联网的广泛推广和普及，广播电视行业领域的应用软件也得到大范围应用，这些应用软件极大地提高了广播电视的传播效果，有效提高了观众的使用体验，进而推动了行业自身的健康发展。为了进一步规范广播电视应用软件的使用，相关部门制定了相应的法律法规和使用标准。

广播电视是人们获取信息的主要方式，在人们的日常生活中占据重要地位，对于人们的精神生活具有深远影响。为了进一步提高广播电视的传播效果，有必要借助广播电视应用软件来完善广播电视的传播效果。在互联网环境下，通过对应用软件的科学应用，可以将广播电视传播效果进一步提升，可以为观众带来更加丰富多彩的优质的电视内容。为了确保广播电视应用软件的使用质量，必须从广播电视自身实际出发，切实做好软件的设计、开发和应用，提高广播电视的整体运行效果。

1 广播电视应用软件技术要求

1.1 广播电视应用软件技术要求

我国针对广播电视应用软件制定了相应的标准，从而明确了应用软件的技术要求、安全能力、审核能力。针对广播电视应用软件的审核要求，要做到以下这些具体标准。

(1)提交审核的广播电视应用软件要包含能够正常运行的URL，要能够支持服务URL以及相应的隐私政策URL。

(2)禁止广播电视应用软件为安装其他恶意软件提供支持，也不允许应用软件为分发软件提供支撑。这主要是为了保证广播电视应用软件的应用效果，避免在对外网络数据交互过程中对用户造成负面影响。如果一个广播电视应用软件在运行过程中能够对外提供正常的URL，那么软件自身就可以实现稳定运行。如果软件为分发软件或者恶意软件的安装提供了便利，那么就会造成软件自身的安全漏洞，很容易影响到软件的有效运行，容易产生二次打包等问题。

1.2 广播电视应用软件测试方法

为了确保广播电视应用软件的安全性有效性，有必要对应用软件的性能效果进行测试，要测试应用软件是否包含正常运行的URL，以及是否含有分发软件或者恶意软件的安装链接。

(1)应用软件的开发者必须提交能够在相应软件中正常运行的URL，具体如支持服务的URL以及相应的隐私政策的URL。

(2)启动应用软件，并准确全面记录软件对外网络访问过程中的URL。

(3)判断广播电视应用软件运行过程中对外网络访问过程中的URL与开发者提供的清单是否一致。

(4)判断应用软件在对外网络访问过程中的URL与相关的恶意软件链接是否具有一致性。

(5)判断广播电视应用软件在运行过程中是否存在弹框提示安装恶意软件的行为。

一个符合标准的应用软件在测试过程中要达到以下几个要求：应用软件运行过程中访问的URL与开发者提供的清单保持一致，应用软件在运行过程中对外网络访问没有出现恶意链接，应用软件在运行过程中不存在弹框提示安装恶意软件等行为。

2 网络交互URL分析方法

2.1 字符级卷积神经网络

分析可知，很多模型在运行过程中使用高层面的单元，在此基础上对相应的文本或者语言进行建模。这种模型可以针对单词、短语、句子等进行分析，还可以针对语义和语法结构进行分析。部分研究人员提出，可以从字符层面对文本进行分类，在此基础上得到相应的抽象概念。在实践过程中，要针对数据做好预处理、建模、训练以及后续验证，确保其有效性和科学性。卷积神经网络得到广泛应用，在图像、文本和语音等方面均有良好应用。

广播电视应用软件的网络数据交互，使用了对应的卷积神经网络模型，这种模型可以有效识别语音和图像，具有深度学习能力，还具有良好的人工智能学习系统。

2.2 字符级 CNN 网络交互 URL 分析方法

在广播电视应用软件测试过程中，很重要的一个内容就是判断广播电视应用软件运行过程中对外网络访问过程中的URL与开发者提供的清单是否一致。分析发现，基于URL自身的结构，软件在运行过程中有三部分存在大量定制化的情况。另一方面，软件开发者提供的URL清单一般都是格式接口的具体规范或者具体案例，嗅探报文可以对URL进行解析，解析的结果可以保持格式上的一致性，但是其具体内容则往往会出现较大不同。针对这种情况，有必要科学分类开发者提供的URL与嗅探报文解析的URL，从而推动测试的顺利进行，确保测试的准确性和有效性。

一般情况下，可以引入字符级卷积神经网络进行分类，这种神经网络可以有效分辨正常URL以及恶意应用下载URL。

2.3 字符级 CNN 网络交互 URL 分析方法实验验证

本文以2018年开展的广播电视应用服务地址溯源分析为例，分析其中部分案例中的URL，这些案例来自相关广播电视主体的网络视听应用。在实践过程中，对其中6个分类进行分析，每个分类包含500条，因此整体URL为3000条。

应用卷积神经网络的过程中，考虑到URL的长度一般较短，因此可以假设每个URL补齐以后其长度为600个字符。在使用过程中，考虑到URL的特征集会比较多，因此将滤波器数量提高到128个。

应用卷积神经网络进行分析，其验证集准确率达到97.5%，测试集准确率达到96.5%，说明检测效果准确率较高，取得了满意的验证效果。

3 广播电视应用软件网络交互分析系统设计

为了顺利实现广播电视应用软件网络交互分析，需要根据广播电视应用软件自身的特点和使用规律设计对应的网络交互分析系统，这个系统必须能够准确判别网络流量中正常URL和恶意URL的分类以及控制。系统在运行过程中，要能利用管理中心对相关任务进行分配、控制，还要分析相关的数据并将其汇总。

系统的管理中心一般采用web界面，并利用通信协议实现相应的管理功能，比如对IP端口的登记、对网卡的设置、对系统运行的控制、对具体信息状态的上报等。每次测试任务完成以后，具体的URL解析结果会统一存储在管理中心的后台。然后使用对应的分析模块，对数据进行分析。这个过程中使用的分析模块一般采用卷积神经网络方法，根据设置对导入的URL数据进行分类，并将分类结果存储在管理中心后台。在这个过程中，管理中心可以根据需要对相关数据进行分析，包括正常URL或者恶意URL、具体应用软件信息、终端信息等，为工作人员提供了很大便利。

针对安装在终端上的应用软件，具体的测试工具会对其网络数据进行嗅探，并将嗅探得到的数据进行分析，得到相应的URL。不仅如此，还会将其上报给管理中心，并接受管理中心的控制。这个设计有助于管理中心对URL的分类进行控制，方便相应的测试工作。

这种设计有助于提高样本获取效率。针对广播电视应用软件的网络数据交互，如果在具体工具设计相应的分析组件，在实施具体分析前需要对得到的URL进行同步，而且每个工具需要对应的URL库。不仅如此，URL数据还需要在管理中心游走两次，导致其整体检测效率低下，难以达到预期的检测效果。

这种设计有助于减少时间延迟，提高实效性。检测过程中，需要在获取网络数据以后马上进行URL解析，两者要达到同步效果，这就对工具的进程提出了较高要求，尤其是要达到良好的实时性。如果无法达到预期的实时性效果，就会导致针对URL数据的解析不全。卷积神经网络需要较大的计算量，在实践过程中，5分钟时间内需要完成2700个URL的检测，因此每秒钟需要完成300个URL的检测验证。基于此，将卷积神经网络处理放在管理中心，有助于减少工具的运行负荷，为提高检测实效性提供支撑。

最后，这种设计有助于提高系统的延展性。系统使用的TensorFlow经常更新换代，因此为了确保系统的有效性，必须保证系统能够适应多种版本。目前电脑的系统大多数都是WINDOWS,服务器则为Linux。因此将 TensorFlow 部署在管理中心也就是服务器端是较好的考虑。

4 结语

广播电视应用软件主要用于广播电视行业，一般会安装在智能电视节目接收终端，能实现相应的功能，为观众带来更加智能化人性化自动化的广播电视体验。近年来，随着互联网的广泛推广和普及，广播电视行业领域的应用软件也得到大范围应用，这些应用软件极大地提高了广播电视的传播效果，有效提高了观众的使用体验，进而推动了行业自身的健康发展。为了进一步规范广播电视应用软件的使用，相关部门制定了相应的法律法规和使用标准。广播电视应用软件得到广泛应用，并成为提高广播电视制作传播质量、完善广播电视内容的重要手段。在广播电视应用软件的使用过程中，有必要做好相应的网络数据交互工作，这是确保应用软件有效发挥其积极作用的前提和基础，也是促进广播电视应用软件实现健康发展的关键。

广播电视应用软件对于广播电视的整体传播质量具有重要影响，必须对其进行科学控制。在实践过程中，要注重针对广播电视行业自身特点制定相应的软件，确保广播电视能满足相应的使用需求。在互联网得到有效普及的情况下，广播电视行业对应用软件的应用更加广泛和深入，通过各种应用软件的科学应用，可以为观众带来更加完善更加丰富的观看体验，可以完善现有的广播电视体系，促进广播电视自身的健康发展。