本文關(guān)鍵詞：針對特定網(wǎng)站的指紋識別研究

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【摘要】：如今,隨著隱私保護(hù)技術(shù)不斷深入,包括VPN、SOCKS代理和Tor在內(nèi)的多種匿名通信技術(shù)在近年得到很快發(fā)展,由于通信內(nèi)容和通信雙方被隱藏,很難依靠以往基于數(shù)據(jù)包內(nèi)容的檢測手段來進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控,于是研究者們提出了一種基于被動流量分析的網(wǎng)站指紋識別技術(shù)。在實(shí)際情況中,時(shí)常需要判斷目標(biāo)是否訪問了某個(gè)特定網(wǎng)站,而目前網(wǎng)站指紋識別系統(tǒng)并不能很好的解決這類問題;與此同時(shí),以往研究中網(wǎng)站指紋數(shù)據(jù)的收集以及指紋訓(xùn)練集的構(gòu)造考慮得并不全面,極大降低了指紋識別系統(tǒng)的適用性。在總結(jié)以往相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上,本文針對上述問題,提出了一種新型網(wǎng)頁指紋識別系統(tǒng),和以往的網(wǎng)頁指紋識別系統(tǒng)相比,該系統(tǒng)強(qiáng)化了對特定網(wǎng)站的網(wǎng)頁指紋識別,極大提高了特定網(wǎng)站的網(wǎng)頁指紋識別率。本文深入研究了瀏覽器緩存技術(shù)對網(wǎng)頁指紋識別的影響,在指紋數(shù)據(jù)收集時(shí)充分考慮了不同瀏覽器操作下指紋數(shù)據(jù)的差異,保證了指紋訓(xùn)練集在實(shí)際復(fù)雜情況下的可靠性;本文通過訓(xùn)練集劃分和分類結(jié)果集成相結(jié)合的方式處理識別特定網(wǎng)站的網(wǎng)頁指紋時(shí)出現(xiàn)的不平衡分類問題,有效得提高了分類器對特定網(wǎng)站的網(wǎng)頁指紋識別率,與此同時(shí),為了降低分類器相似度計(jì)算復(fù)雜度,首次使用特征選擇算法對指紋特征進(jìn)行篩選,進(jìn)一步提高了指紋分類器的識別性能;最后,本文對比了以往網(wǎng)頁指紋識別系統(tǒng)和文中指紋識別系統(tǒng)的性能差異,進(jìn)一步闡明了該系統(tǒng)在特定網(wǎng)站網(wǎng)頁指紋識別上的優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.092

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本文編號：1245129