基于云流量混淆的Tor匿名通信识别方法

• 作者: 何永忠 李响 王伟 陈美玲
• 来源期刊: 工程科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 匿名通信 Tor 流量混淆 流量识别
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 第十届中国可信计算与信息安全学术会议(CTCIS 2016)推荐论文
• 页码范围: 121-132
• 页数: 12页
• 分类号: TP393.4
• 字数: 11822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15961/j.jsuese.201601020

摘要

针对采用云流量混淆Meek机制的Tor匿名通信流量与其他普通云流量难于区分识别的问题,提出了基于流静态特征的Tor匿名通信识别方法和基于支持向量机SVM分类算法的Tor匿名通信识别方法.本文首先从连接特征分析、数据包静态特征分析以及数据流动态特征分析出发,通过对大量Tor-Meek通信流量以及非Tor-Meek通信流量的对比实验研究,确定了7个具有特异性和较强区分度的Tor-Meek通信流量的静态和动态流量征,然后在此基础之上提出了基于特征匹配算法的Tor-Meek匿名通信识别方法,该方法能够快速识别Tor-Meek通信流量,对于包含大于200个包的流识别准确率大于90％.为了进一步适应Tor的版本变化带来的特征改变,基于Meek流分片机制的数据流统计特征分析,分别从长度及个数、长度方差、长度熵、接收发送序列等4个方面,提出了识别Tor-Meek流的16种Tor-Meek流量统计特征,采用SVM分类算法对Tor-Meek流量进行识别,通过系统的实验研究不同特征组合、不同算法参数选择的算法识别准确率和召回率,筛选出最优的特征组合和参数.在实验室环境中搭建实验数据采集平台并采集Tor-Meek通信和其他通信数据进行实验,该算法对长度大于40个包Tor-Meek流的识别准确率大于97％,召回率大于99％,且具有较高的识别效率.实验结果表明,采用特征匹配可以实现对云流量混淆Tor匿名通信的快速识别,而基于流分片统计特征的分类算法对不同Tor通信软件版本的变化具有更高的稳定性和识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何永忠	北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室	26	207	9.0	13.0
5	李响	北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室	24	157	8.0	12.0
9	陈美玲	北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室	2	10	1.0	2.0