發(fā)布時間：2018-05-09 13:01

  本文選題：匿名通信 + Tor�。� 參考：《工程科學(xué)與技術(shù)》2017年02期

【摘要】：針對采用云流量混淆Meek機(jī)制的Tor匿名通信流量與其他普通云流量難于區(qū)分識別的問題,提出了基于流靜態(tài)特征的Tor匿名通信識別方法和基于支持向量機(jī)SVM分類算法的Tor匿名通信識別方法。本文首先從連接特征分析、數(shù)據(jù)包靜態(tài)特征分析以及數(shù)據(jù)流動態(tài)特征分析出發(fā),通過對大量Tor-Meek通信流量以及非Tor-Meek通信流量的對比實驗研究,確定了7個具有特異性和較強(qiáng)區(qū)分度的Tor-Meek通信流量的靜態(tài)和動態(tài)流量征,然后在此基礎(chǔ)之上提出了基于特征匹配算法的Tor-Meek匿名通信識別方法,該方法能夠快速識別Tor-Meek通信流量,對于包含大于200個包的流識別準(zhǔn)確率大于90%。為了進(jìn)一步適應(yīng)Tor的版本變化帶來的特征改變,基于Meek流分片機(jī)制的數(shù)據(jù)流統(tǒng)計特征分析,分別從長度及個數(shù)、長度方差、長度熵、接收發(fā)送序列等4個方面,提出了識別Tor-Meek流的16種Tor-Meek流量統(tǒng)計特征,采用SVM分類算法對Tor-Meek流量進(jìn)行識別,通過系統(tǒng)的實驗研究不同特征組合、不同算法參數(shù)選擇的算法識別準(zhǔn)確率和召回率,篩選出最優(yōu)的特征組合和參數(shù)。在實驗室環(huán)境中搭建實驗數(shù)據(jù)采集平臺并采集Tor-Meek通信和其他通信數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,該算法對長度大于40個包Tor-Meek流的識別準(zhǔn)確率大于97%,召回率大于99%,且具有較高的識別效率。實驗結(jié)果表明,采用特征匹配可以實現(xiàn)對云流量混淆Tor匿名通信的快速識別,而基于流分片統(tǒng)計特征的分類算法對不同Tor通信軟件版本的變化具有更高的穩(wěn)定性和識別準(zhǔn)確率。
[Abstract]:In view of the problem that Tor anonymous communication traffic with cloud traffic confusion Meek mechanism is difficult to distinguish between other common cloud traffic and other common cloud traffic, this paper proposes a Tor anonymous communication recognition method based on flow static characteristics and Tor anonymous communication recognition method based on support vector machine SVM classification algorithm. Based on the analysis and dynamic feature analysis of data flow, 7 static and dynamic traffic signs of Tor-Meek traffic with specific and strong segmentation are determined by comparing a large number of Tor-Meek traffic and non Tor-Meek traffic flow, and then a Tor-Meek based on feature matching algorithm is proposed. The method of anonymous communication recognition, which can quickly identify Tor-Meek traffic, is based on the statistical feature analysis of the data flow based on the Meek stream partition mechanism, based on the length and number, length variance, length entropy, and the length entropy, for the feature changes brought about by the flow recognition accuracy of more than 200 packets greater than 90%. in order to further adapt to the Tor. In 4 aspects, such as receiving and sending sequence, the statistical characteristics of 16 kinds of Tor-Meek traffic identification for Tor-Meek flow are proposed. The SVM classification algorithm is used to identify the flow of Tor-Meek. The accuracy rate and recall rate are identified by the experiment of the system, and the optimal feature combination and parameters are selected. In the room environment, experimental data acquisition platform is set up and Tor-Meek communication and other communication data are collected. The recognition accuracy of the algorithm is more than 97%, the recall rate is greater than 99%, and the recognition efficiency is higher than 40 packets Tor-Meek flow. The experimental results show that the use of feature matching can realize the cloud traffic confusion Tor anonymous pass. Fast identification of letters, and classification algorithm based on statistical characteristics of streaming slices has higher stability and accuracy of identification for different Tor communication software versions.

【作者單位】： 北京交通大學(xué)智能交通數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)技術(shù)北京市重點實驗室;北京交通大學(xué)計算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61402035)
【分類號】：TN918

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6 傅，

本文編號：1866111