基于Meek的Tor匿名通信识别方法的研究和实现

发布时间：2017-09-03 16:17

  本文关键词：基于Meek的Tor匿名通信识别方法的研究和实现

  更多相关文章： 匿名通信 Tor Meek 流量混淆 流量识别

【摘要】：随着互联网技术的快速发展,网络安全问题也变得日益突出。匿名通信技术的出现弥补了传统网络安全中的不足,它通过隐藏通信双方的身份信息或通信关系,从而为用户提供了隐私保护。然而匿名通信技术在保护正常用户隐私信息的同时,也可能被恶意用户利用来进行非法的网络活动。因此,如何识别匿名通信流量,并对其实施有效监管具有重要的意义。Tor是目前应用最为广泛的匿名通信系统。为了抵御流量分析和网络监管,Tor引入了多种传输插件对其流量进行混淆。Meek作为Tor的一种传输插件,它把Tor的流量伪装成访问云服务平台的流量。一方面,Meek使用前置域名技术,通过第三方服务器进行流量转发,使得传输内容看起来像是在访问另一个站点；另一方面,Meek使用基于浏览器代理的加密技术,通过浏览器建立HTTPS隧道进行流量传输,从而隐藏了Tor的TLS指纹特征。本文研究的主要内容是基于Meek的Tor匿名通信流量的分析和检测,围绕这个课题,具体展开以下四个方面的工作：(1)详细介绍了Tor匿名通信系统的工作原理,包括信元结构、虚电路的建立和数据传输方式等。之后系统阐述了Meek流量混淆技术的工作原理,包括前置域名技术和基于浏览器代理的加密技术等。(2)在实验环境中捕获基于Meek的Tor匿名通信流量,并对其进行特征分析,包括连接特征分析、数据包静态特征分析、数据流统计特征分析和数据流动态特征分析等。并在此基础上总结了Meek的流量特征。之后结合现有的流量识别技术,提出了基于流特征的Tor匿名通信识别方法。(3)根据Meek的流量特征,提出了Meek流的分片模型。之后结合SVM技术,提出了基于SVM的Tor匿名通信识别和分类方法。基于SVM的Tor匿名通信识别方法,将Tor流量和非Tor流量进行区分,实现对Tor匿名通信流量的识别；基于SVM的Tor匿名通信分类方法,在已识别的Tor流量基础之上,对不同行为的Tor流量进行分类。(4)对以上两种识别和分类方法进行了系统设计和实现,并根据实验结果对算法进行了优化。实验结果表明,以上方法均可有效识别基于Meek的Tor匿名通信流量,且具有较高的准确率和性能。
【关键词】：匿名通信 Tor Meek 流量混淆 流量识别
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.08
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 绪论12-18
• 1.1 研究背景及选题意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-14
• 1.3 本文主要工作和创新点14-15
• 1.4 本文内容安排15-18
• 2 TOR匿名通信技术18-34
• 2.1 匿名通信技术概述18-20
• 2.1.1 匿名通信的基本概念18
• 2.1.2 匿名通信技术概述18-19
• 2.1.3 主要匿名通信技术介绍19-20
• 2.2 TOR匿名通信技术20-28
• 2.2.1 TOR匿名通信概述20-21
• 2.2.2 TOR匿名通信的基本概念21-22
• 2.2.3 TOR匿名通信的工作方式22-23
• 2.2.4 TOR匿名通信的工作原理23-27
• 2.2.5 TOR匿名通信现状27-28
• 2.3 基于MEEK的TOR的工作原理28-34
• 2.3.1 TOR网桥机制28-29
• 2.3.2 MEEK流量混淆技术29-34
• 3 流量识别技术34-40
• 3.1 流量识别技术概述34-35
• 3.1.1 流量识别的基本概念34
• 3.1.2 流量识别的评价标准34-35
• 3.2 主要的流量识别技术35-37
• 3.2.1 基于端口号的流量识别方法35
• 3.2.2 基于深层包检测的流量识别方法35-36
• 3.2.3 基于行为特征的流量识别方法36
• 3.2.4 基于流特征的流量识别方法36-37
• 3.3 机器学习在流量识别中的应用37-40
• 4 基于流特征的TOR匿名通信识别方法40-70
• 4.1 SSL协议概述40-47
• 4.1.1 SSL协议体系结构41-42
• 4.1.2 SSL协议工作流程42-44
• 4.1.3 报文结构44-47
• 4.2 MEEK流量特征分析47-65
• 4.2.1 MEEK流量特征概述47-49
• 4.2.2 MEEK链接特征分析49-51
• 4.2.3 MEEK数据包静态特征分析51-55
• 4.2.4 MEEK流统计特征分析55-59
• 4.2.5 MEEK流动态特征分析59-64
• 4.2.6 MEEK流量特征总结64-65
• 4.3 基于流特征的TOR匿名通信识别方法65-70
• 4.3.1 基于流特征的识别方法整体设计65-66
• 4.3.2 TLS流量识别66-68
• 4.3.3 基于TLS指纹特征的流量过滤68
• 4.3.4 基于MEEK流动态特征的流量识别68-69
• 4.3.5 轮询请求机制判断器69-70
• 5 基于SVM的TOR匿名通信识别和分类方法70-84
• 5.1 支持向量机技术70-74
• 5.1.1 SVM技术原理70-72
• 5.1.2 常见的核函数72-73
• 5.1.3 SVM多分类方法73-74
• 5.2 基于SVM的识别和分类方法整体设计74-78
• 5.2.1 MEEK流特征深入74-75
• 5.2.2 MEEK流分片模型75
• 5.2.3 基于SVM的识别和分类模型75-76
• 5.2.4 特征选取76-78
• 5.3 基于SVM的TOR匿名通信识别方法78-81
• 5.3.1 基于SVM的TOR匿名通信识别模型78-80
• 5.3.2 分片大小确定及特征选取80-81
• 5.4 基于SVM的TOR匿名通信分类方法81-84
• 5.4.1 基于SVM的TOR匿名通信分类模型81-82
• 5.4.2 类型划分和特征选取82-84
• 6 TOR匿名通信识别方法的实现与评估84-98
• 6.1 TOR匿名通信识别和分类系统详细设计84-89
• 6.1.1 系统总体设计84-86
• 6.1.2 流量采集模块及预处理模块86-87
• 6.1.3 基于流特征的识别模块87-88
• 6.1.4 基于SVM的识别和分类模块88-89
• 6.2 实验工具选择89-90
• 6.2.1 Winpcap89
• 6.2.2 LibSVM89-90
• 6.3 实验结果及分析90-98
• 6.3.1 基于流特征的TOR匿名通信识别90-94
• 6.3.2 基于SVM的TOR匿名通信识别94-98
• 7 总结与展望98-100
• 7.1 工作总结98-99
• 7.2 未来展望99-100
• 参考文献100-102
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果102-106
• 学位论文数据集106

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本文编号：786038