【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)規(guī)�？涨褒嫶�,網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的復(fù)雜度和多樣性都在不斷地提升。網(wǎng)絡(luò)安全形勢(shì)的日益嚴(yán)峻使得人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息的保護(hù)愈加重視,SSL/TIS協(xié)議作為網(wǎng)絡(luò)中使用最廣泛的網(wǎng)絡(luò)安全協(xié)議,既可以保護(hù)用戶(hù)隱私,也可以隱藏非法攻擊。然而現(xiàn)有的對(duì)SSL/TLS加密流量研究很少涉及到應(yīng)用層的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù),SSL/TLS中的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)復(fù)雜多樣,對(duì)應(yīng)用服務(wù)的分類(lèi)有助于加密流量的監(jiān)管和分析。本文基于已有的SSL/TLS流量研究提出一種對(duì)加密流量應(yīng)用服務(wù)進(jìn)行分類(lèi)的方法,并基于此方法實(shí)現(xiàn)了基于Spark平臺(tái)的流量分類(lèi)系統(tǒng)。首先,本文針對(duì)加密流量的分類(lèi)提出了一種對(duì)SSL/TLS加密流量中應(yīng)用服務(wù)進(jìn)行標(biāo)注的方法,該方法通過(guò)選取SSL/TLS握手過(guò)程中的證書(shū)域名、證書(shū)鏈信息和SessionID,并輔助“Client Hello”中的擴(kuò)展字段,根據(jù)與應(yīng)用服務(wù)的映射關(guān)系來(lái)對(duì)加密流量進(jìn)行標(biāo)注。其次,本文根據(jù)SSL/TLS加密流量中應(yīng)用服務(wù)在網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧中處于應(yīng)用層較高位置的情況,提出先使用簡(jiǎn)單的C4.5決策樹(shù)算法對(duì)流量中的HTTPS流量進(jìn)行二分類(lèi)過(guò)濾識(shí)別,然后再使用隨機(jī)森林對(duì)HTTPS上的應(yīng)用服務(wù)進(jìn)行多分類(lèi),并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境對(duì)樣本特征值做了相應(yīng)優(yōu)化。在實(shí)驗(yàn)中該方法對(duì)應(yīng)用服務(wù)的整體分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到了96%。最后基于該方法實(shí)現(xiàn)了基于Spark平臺(tái)流量分類(lèi)系統(tǒng),該系統(tǒng)運(yùn)用Spark Streaming結(jié)合Spark MLlib,并整合了 Kafka實(shí)現(xiàn)消息管理,通過(guò)多個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)流量的實(shí)時(shí)分類(lèi),并取得了良好的效果,平均準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet, the scale of the network is unprecedented, and the complexity and diversity of network applications are increasing. The increasingly severe situation of network security makes people pay more attention to the protection of network information. As the most widely used network security protocol, SSL / TIS protocol can not only protect the privacy of users, but also hide illegal attacks. However, the existing research on SSL/TLS encrypted traffic rarely involves the application layer of network application services. The classification of application services is helpful to the monitoring and analysis of encrypted traffic. Based on the existing SSL/TLS traffic research, this paper proposes a method to classify encrypted traffic application services, and implements a traffic classification system based on Spark platform. First of all, this paper proposes a method to annotate the application services in the SSL/TLS encrypted traffic according to the classification of the encrypted traffic. This method selects the domain name of the certificate in the process of shaking hands with the SSL/TLS. Certificate chain information and SessionID, and auxiliary extended fields in "Client Hello" are used to annotate encrypted traffic according to the mapping relationship with application services. Secondly, according to the situation that the application service of SSL/TLS encryption traffic is in the higher position of application layer in the network protocol stack, a simple C4.5 decision tree algorithm is proposed to filter and identify the HTTPS traffic in the traffic. Then the application services on HTTPS are classified by random forest, and the sample eigenvalues are optimized according to the network environment. In the experiment, the accuracy of the whole classification of application services is 96%. Finally, the traffic classification system based on Spark platform is implemented based on this method. The system uses Spark Streaming and Spark MLlib, and integrates Kafka to realize message management, and realizes real-time traffic classification through several modules, and achieves good results. The average accuracy was over 90%.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：2252776