隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題受到越來越多人的關(guān)注。信息泄露、敏感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的訪問所帶來的損失也越來越大。目前，由于防火墻無法對加密內(nèi)容進(jìn)行過濾，出現(xiàn)了很多應(yīng)用加密協(xié)議來隱藏數(shù)據(jù)內(nèi)容，躲避防火墻識別。本文研究一種最重要的加密協(xié)議，即SSL協(xié)議。研究它如何被用作加密隧道和信息隱藏，提出加密隧道的分類方法和隱藏內(nèi)容的識別算法。本文首先對SSL協(xié)議做了一定深度的研究，根據(jù)本文的應(yīng)用背景，著重研究了SSL協(xié)議加密過程。通過對SSL協(xié)議握手過程和發(fā)送數(shù)據(jù)過程的分析，得到了SSL數(shù)據(jù)流還原的方法。并分析了SSL協(xié)議兩個基本的應(yīng)用，一個是保護(hù)HTTP協(xié)議安全，另一個是其加密算法庫被其他安全協(xié)議采用。然后分析了如何將SSL協(xié)議用作加密隧道，并研究了這種加密隧道的識別方法。提出了特征選擇的一般方法，并且將三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法引入到解決加密隧道識別的問題上。最后對不同特征選取和不同算法選擇的實(shí)驗(yàn)結(jié)果做出了比較。接下來本文針對SSL協(xié)議的另外一種重要應(yīng)用（保護(hù)HTTP協(xié)議）。提出了使用計算數(shù)據(jù)流相似度的方法來識別某個經(jīng)過加密的網(wǎng)頁頁面，并研究了如何應(yīng)用三種相似度度量方法來計算URL相似度。通過實(shí)驗(yàn)對比，分析了... 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 研究目的和意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與分析
        1.3.1 網(wǎng)絡(luò)流量分類
        1.3.2 SSH協(xié)議應(yīng)用分類
        1.3.3 HTTPS協(xié)議內(nèi)容識別
    1.4 研究內(nèi)容及論文組織結(jié)構(gòu)
        1.4.1 SSL加密數(shù)據(jù)流分類
        1.4.2 SSL隱藏內(nèi)容識別
        1.4.3 本文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 SSL協(xié)議原理及應(yīng)用分析
    2.1 SSL協(xié)議概述
    2.2 SSL協(xié)議安全性
        2.2.1 數(shù)據(jù)私密性
        2.2.2 用戶驗(yàn)證
        2.2.3 數(shù)據(jù)完整性
    2.3 SSL協(xié)議體系結(jié)構(gòu)
        2.3.1 數(shù)據(jù)完整性
        2.3.2 警報協(xié)議
        2.3.3 更改密文協(xié)議
        2.3.4 記錄層協(xié)議
    2.4 SSL協(xié)議應(yīng)用
        2.4.1 Web安全
        2.4.2 密碼庫的使用
    2.5 本章小結(jié)
第3章 SSL加密數(shù)據(jù)流分類算法研究
    3.1 SSH協(xié)議類別
        3.1.1 遠(yuǎn)程登陸會話
        3.1.2 加密代理通道
        3.1.3 安全文件傳輸
    3.2 數(shù)據(jù)集收集和特征選擇
        3.2.1 數(shù)據(jù)集選取
        3.2.2 特征選擇
    3.3 C4.5決策樹算法
    3.4 樸素貝葉斯分類算法
    3.5 K均值聚類算法
    3.6 分類方法比較
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于指紋的SSL數(shù)據(jù)流深度挖掘算法研究
    4.1 相似性評價方法
        4.1.1 皮氏積矩相關(guān)系數(shù)評價
        4.1.2 余弦相似度評價
        4.1.3 動態(tài)時間規(guī)整算法
    4.2 數(shù)據(jù)集收集和特征選取
        4.2.1 數(shù)據(jù)集收集
        4.2.2 特征選取
    4.3 HTTPS指紋識別算法
        4.3.1 皮氏積矩相關(guān)系數(shù)識別算法
        4.3.2 余弦相似度識別算法
        4.3.3 動態(tài)時間規(guī)整識別算法
    4.4 識別算法比較
    4.5 本章小結(jié)
第5章 SSL網(wǎng)絡(luò)服務(wù)識別與分類系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)
    5.1 SSL流還原模塊
        5.1.1 SSL狀態(tài)機(jī)模塊
        5.1.2 SSL數(shù)字證書還原模塊
        5.1.3 密文數(shù)據(jù)解密模塊
    5.2 特征預(yù)處理模塊
    5.3 SSH服務(wù)分類模塊
    5.4 HTTPS指紋識別模塊
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.5.1 SSL流還原模塊測試
        5.5.2 SSH服務(wù)分類模塊測試
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于C4.5決策樹的流量分類方法[J]. 徐鵬,林森.  軟件學(xué)報. 2009(10)

碩士論文
[1]SSH隧道流量檢測與識別技術(shù)研究[D]. 譚小兵.中國科學(xué)院研究生院(西安光學(xué)精密機(jī)械研究所) 2012



本文編號：3665006