【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡規(guī)�？涨褒嫶�,網(wǎng)絡應用的復雜度和多樣性都在不斷地提升。網(wǎng)絡安全形勢的日益嚴峻使得人們對網(wǎng)絡信息的保護愈加重視,SSL/TIS協(xié)議作為網(wǎng)絡中使用最廣泛的網(wǎng)絡安全協(xié)議,既可以保護用戶隱私,也可以隱藏非法攻擊。然而現(xiàn)有的對SSL/TLS加密流量研究很少涉及到應用層的網(wǎng)絡應用服務,SSL/TLS中的網(wǎng)絡應用服務復雜多樣,對應用服務的分類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加密流量應用服務進行分類的方法,并基于此方法實現(xiàn)了基于Spark平臺的流量分類系統(tǒng)。首先,本文針對加密流量的分類提出了一種對SSL/TLS加密流量中應用服務進行標注的方法,該方法通過選取SSL/TLS握手過程中的證書域名、證書鏈信息和SessionID,并輔助“Client Hello”中的擴展字段,根據(jù)與應用服務的映射關(guān)系來對加密流量進行標注。其次,本文根據(jù)SSL/TLS加密流量中應用服務在網(wǎng)絡協(xié)議棧中處于應用層較高位置的情況,提出先使用簡單的C4.5決策樹算法對流量中的HTTPS流量進行二分類過濾識別,然后再使用隨機森林對HTTPS上的應用服務進行多分類,并根據(jù)網(wǎng)絡環(huán)境對樣本特征值做了相應優(yōu)化。在實驗中該方法對應用服務的整體分類準確率達到了96%。最后基于該方法實現(xiàn)了基于Spark平臺流量分類系統(tǒng),該系統(tǒng)運用Spark Streaming結(jié)合Spark MLlib,并整合了 Kafka實現(xiàn)消息管理,通過多個模塊實現(xiàn)流量的實時分類,并取得了良好的效果,平均準確率達到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%.
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2252776