基于Xgboost算法的Shadowsocks流量识别研究

• 作者: 何杭松
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 匿名通信 流量识别 Shadowsocks Xgboost
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 200-203
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3047字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182358

摘要

匿名通信技术的滥用给网络安全带来了前所未有的挑战,Shadow socks作为新兴的匿名通信软件,因为出色的通信效率以及稳定性逐渐流行.为了有效解决匿名通信的滥用问题,研究并分析了Shadowsocks的通信原理,总结出部分bitflow特征,并采用Xgboost算法学习bitflow特征以识别其流量.使用同样的特征通过随机森林算法与支持向量机算法分别对Shadowsocks流量进行识别.测试结果表明,Xgboost算法在识别Shadowsocks流量时的准确率和召回率均有一定提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何杭松	中国人民公安大学信息技术与网络安全保卫学院	3	4	2.0	2.0