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\title{User Agent String}
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pdftitle={User Agent String}
pdfsubject={Web-Clients übertagen im HTTP-Header einen User-Agent String der im Regelfall Informationen zum Client an den Server übergibt.}
pdfauthor={Udo Schmal}
pdfkeywords={User Agent String, Browscap.ini, UserAgentInterpreter}
]{hyperref}
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\begin{document}User Agent String
\singlespacing
{\LARGE \textbf{\label{sec:title}User Agent String Analyse}}

Web-Clients übertragen im HTTP-Header einen User-Agent String der im Regelfall Informationen zum Client an den Server übergibt. Schaut man grob auf diese Zeichenketten könnte man glauben diese Zeichenketten unterliegen keiner Normung, doch das stimmt nicht, die meisten Varianten lassen sich logisch auflösen und genau das ist erforderlich für eine ordentliche Analysesoftware. Wenn man im Netz nach Varianten der User-Agent String Analysen sucht findet man immer wieder die Anwendung von Regular-Expressions, doch diese Variante ist bei einer solchen Flut von User-Agents aus meiner Sicht nicht mehr Sinnvoll.

\singlespacing
\textbf{An dieser Stelle möchte ich kurz mein Konzept erläutern.}

Zur Analyse eines User-Agent Strings benötigt man eigentlich nur wenige Regeln, immer wiederkehrende Elemente sind z.B. Name/Version in der Regel durch einen Slash getrennt oder auch Kommentare immer in runden Klammern. Zerlegt man diese Zeichenketten erhält man meist kurze Bezeichnungen (Name) wie z.B. Firefox, Trident, AppleWebKit, ... leider gibt es natürlich auch Ausnahmen aber selbst diese lassen sich herauslösen. Als ersten sollte man alle Regeln kennen, im groben kann man sagen außerhalb der Klammern wird ein Teilstring \&quot;Name(Version)\&quot; nur durch ein Leerzeichen nach einem Versions-Wert oder durch den Start eines Kommentars die öffnende runde Klammer \&quot;(\&quot; beendet, innerhalb der Klammern werden die Teilstrings durch Semikolon und auch durch Komma getrennt.

Die daraus resultierenden Teilstrings geben die unterschiedlichsten Informationen zurück, legt man hierzu eine Liste an lässt sich das Geheimnis eines User-Agent Strings schnell entschlüsseln, zwar wird diese Liste auch einige Tausend Zeilen lang jedoch wird keine riesige Anzahl von Regular Expressions benötigt.

\singlespacing
{\Large \textbf{Umsetzung }}

\singlespacing
{\large \textbf{1. Schritt: Liste von User-Agent Strings als Testdatenmenge erzeugen}}

Als erstes benötigen wir eine möglich lange Liste von User-Agent Strings, am Besten solche die wir später auch analysieren möchten, damit schon mal diese alle zu einem Ergebnis führen. Im Internet stehen zahlreiche Listen online ich habe mich dazu entschlossen, einmal kurz alle User-Agent Strings der letzten sieben Jahre aus meinen Logfiles zu extrahieren, natürlich ohne Dubletten.

\href{https://www.gocher.me/code/collectUAs.lpr}{collectUAs.lpr}

Aufruf: collectUAs  [pathToLogfileFolder] bei mir C:\textbackslashinetpub\textbackslashlogfiles\textbackslash bitte am Ende den Backslash \&quot;\textbackslash\&quot; nicht vergessen, nach dem erfolgreichen start sollten dann in der Console die User-Agents die gerade gefunden werden auch ausgegeben werden, am Ende liegt im Programm-Ordner eine Datei useragents.txt sie enthält dann alle gefundenen Einträge.

\href{https://www.gocher.me/downloads/collectUAs.zip}{collectUAs.zip kompilierte Win32 Exe-Datei}

\singlespacing
{\large \textbf{2. Schritt: Liste in Bestandteile (Name/Version) zerlegen}}

Nun da wir bereits eine gewisse Testmenge zur Verfügung haben (ich habe noch viele weitere aus dem Internet gefundene hinzugefügt) können wir die wichtigen Teile ermitteln, dabei wollen wir die Versionsnummern und die Sprachen ignorieren. Für die Sprachen werden wir später eine Sprachen und Länderliste anlegen, die Versionsnummern sollen variabel bleiben da wir nicht jede neue Browser-Version in unsere Liste aufnehen wollen sondern den Wert direkt aus dem User-Agent String nehmen.

\href{https://www.gocher.me/code/collectUAParts.lpr}{collectUAParts.lpr}

Einfach im selben Verzeichnis starten, dann wird eine Datei useragents-parts.txt angelegt, wärend das sammeln der User-Agent Strings zeitaufwändig ist dauert dieser Vorgang nur wenige Sekunden und das Schöne ist die Liste wird in der Regel sogar wesentlich kürzer.

\href{https://www.gocher.me/downloads/collectUAParts.zip}{collectUAParts.zip kompilierte Win32 Exe-Datei\newline
}

\singlespacing
{\large \textbf{3. Schritt: User-Agent Class oder Record Definieren}}

An dieser Stelle macht es Sinn sich darüber Gedanken zu machen, welche Informationen wir aus den Bestandteilen bekommen und welche Informationen wir brauchen oder uns wünschen. Mit unserer generierten Liste können wir bereits einen Begriff davon bekommen aus welchen Bereichen unsere Informationen sind. Die drei mehr oder minder großen Bereiche sind Client(Browser/Crawler/...), Hardware und Betriebssystem, aber wie teilen wir die Informationen sinnvoll auf? Eine Erste Liste:\newline


\begin{itemize}
\item ClientType (Browser, Bot, Search, Check, Crawler, ...)
\item ClientName (Firefox, Internet Explorer, Opera, Safari, Chrome, ...)
\item ClientVersion (Versionsnummer des Browsers aus dem User-Agent String)
\item ClientRenderingEngineName (Gecko, Trident, AppleWebKit, ...)
\item ClientRenderingEngineVersion (Versionsnummer der Rendering Engine aus dem User-Agent String)
\item ClientAddons (z.B. Plugins wie: Ask Toolbar, Hotbar, Mail.ru Agent - Instant Messenger / VoIP, ...)
\item ClientBasedOn (KHTML, oder auch IE beim Avant Browser, Firefox beim SeaMonkey, ...)
\item ClientComponents (Liste der beteiligten Komponenten wenn vorhanden mit Version, MS.NET SDK, Java Standard Library, libcurl, zlib, libssh, ...)
\item ClientInfo (zusätzliche Informationen, z.B. Hyperlink bei Suchmaschinen, ...)
\item ClientLanguage (Interface Sprache wie z.B. de-DE, en-GB, nl-NL, ...)
\item PlatformType (Smartphone, Tablet, PC, ...)
\item PlatformName (iPhone, iPad, HTC Desire, HTC One, SAMSUNG SM-J500FN, Dell, ...)
\item PlatformArchitecture (x86, ARM, ARM/64, MIPS, ...)
\item OperatingSystemName (Windows, Linux, OS-X, Android, ...)
\item OperatingSystemDistribution (Debian, Ubuntu, ...)
\item OperatingSystemVersion (Versionsnummer des Betriebssystems aus dem User-Agent String, für Windows Aufschlüsselung z.B 2000, XP, 7, Vista, 10,... )
\end{itemize}

Um das Record zu füllen benötigen wir eine Sammlung der Begriffe und deren Bedeutung \href{https://www.gocher.me/downloads/ua.xml}{ua.xml} und natürlich muss noch die Routine die wir Schritt 2 benutzt haben darauf angepasst werden um die Begriffe zu vergleichen und anschließend an der richtigen Stelle im Record einzusetzen. Ich habe bewusst keine Tabelle im Programm Code direkt gefüllt da ich anschließend die XML-Daten auch noch nutzen kann wenn ich die Routine in anderen Sprachen schreibe. Sicherlich fehlen in dieser Liste auch noch sehr viele Begriffe, aber die werden in Kürze nachgepflegt, für einen Test sollte es allerdings reichen.

\href{https://www.gocher.me/code/ua.xml}{ua.xml}\newline


\href{https://www.gocher.me/code/parseUAs.lpr}{parseUAs.lpr}

Einfach im selben Verzeichnis starten, dann wird eine Datei useragents\textasciitildemy.txt angelegt es ist die Aufschlüsselung der useragents.txt Datei die wir im Schritt 1. erzeugt haben, dieser Vorgang dauert nur wenige Sekunden.

\href{https://www.gocher.me/downloads/parseUAs.zip}{parseUAs.zip kompilierte Win32 Exe-Datei}\newline

\end{document}