基于I2P的匿名通信协议分析与流量检测的研究

发布时间：2017-07-08 18:13

  本文关键词：基于I2P的匿名通信协议分析与流量检测的研究

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【摘要】：在网络通信安全中,传统的网络安全主要侧重于数据信息的保护,即通信数据的加密和隐藏。但是这种方式并不能有效地保护通信实体的身份信息,攻击者同样可以通过截获的数据分析出网络通信的双方的信息以及两者之间的关系。针对传统网络通信安全的不足,各种匿名通信系统随之而来。通过匿名通信系统来进行通信的通信实体,可以有效地隐藏双方的身份信息。匿名通信系统成为保护网络通信中用户身份信息的重要手段之一。但是,匿名是把双刃剑。正常用户可以通过匿名通信系统来保护自己的身份信息不泄露,然而匿名网络系统的匿名特性也可能被恶意用户利用来进行一些非法网络活动。在基于洋葱路由的匿名系统中,成员可以随意的加入、离开这个系统,所有人都可以开放地加入到这个系统中来进行通信,而其他用户不能识别其身份信息。这就有可能被恶意用户利用,如通过加入匿名系统来成为一个恶意节点、发布威胁国家安全的言论、制造谣言,甚至是实行DDOS攻击等。由此,控制匿名网络流量、缓解匿名网络的滥用对网络环境的监管有着非常重要的意义。I2P匿名通信系统是除Tor之外使用非常广泛的匿名通信系统。本文的主要研究内容为I2P匿名通信协议的分析和流量检测,在分析其协议的基础上,针对现有流量检测方法的不足提出基于网络流多重过滤的改进检测方法;针对基于互信息的特征选择算法的不足提出了一种改进算法。本文具有以下成果:1.在匿名通信协议方面,通过其详细分析其源代码,梳理出了I2P协议运行原理,数据包长度特征等;2.在I2P匿名流量检测方面,提出基于载荷长度熵过滤的方法来初步过滤未知流量;3.根据I2P第一阶段的报文长度特征,提出基于报文长度序列的过滤方法来进行进一步过滤;并根据过滤结果提出基于相对熵的过滤方法;4根据以上三个过滤方法与现有检测方法相结合设计并实现了一个系统原型,并实验验证改进方法的准确率和效率。
【关键词】：I2P 匿名网络 流量检测
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN915.08
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 课题背景11-13
• 1.2 课题研究的目的和意义13-14
• 1.3 国内外研究现状14-16
• 1.4 课题研究的主要内容16-17
• 1.5 论文的组织结构17-19
• 第二章 I2P匿名通信协议分析19-31
• 2.1 匿名网络系统基本技术19-22
• 2.1.1 代理19-20
• 2.1.2 广播/多播20-21
• 2.1.3 MIX21-22
• 2.2 I2P匿名通信系统协议分析22-30
• 2.2.1 I2P运行原理分析22-25
• 2.2.2 I2P单向隧道机制25-26
• 2.2.3 洋葱路由与大蒜路由26-29
• 2.2.4 I2P命名服务分析29-30
• 2.3 本章小结30-31
• 第三章 I2P匿名网络流量识别方法改进研究31-58
• 3.1 传统流量识别方法31-33
• 3.1.1 基于流特征的流量识别技术31-32
• 3.1.2 现有方法用于I2P流量识别的不足32-33
• 3.2 基于网络流多重过滤的改进33-48
• 3.2.1 基于载荷长度熵的过滤方法35-38
• 3.2.2 基于报文长度序列的过滤方法38-42
• 3.2.3 基于相对熵的过滤方法42-45
• 3.2.4 过滤方法与机器学习方法结合45-48
• 3.3 基于互信息的两阶段特征选择算法改进48-57
• 3.3.1 基于互信息的特征选择算法48-50
• 3.3.2 基于遗传算法的特征选择算法50-52
• 3.3.3 基于互信息的两阶段特征选择算法改进52-54
• 3.3.4 算法分析54-55
• 3.3.5 实验与结果分析55-57
• 3.4 本章小结57-58
• 第四章 I2P流量识别系统原型设计与实现58-78
• 4.1 总体架构描述58-61
• 4.1.1 核心模块功能59-60
• 4.1.2 工作流程60-61
• 4.2 数据准备阶段61-71
• 4.2.1 数据包捕获模块61-62
• 4.2.2 数据包转换模块62-64
• 4.2.3 流特征统计模块64-67
• 4.2.4 I2P netDb数据分析模块67-69
• 4.2.5 数据集生成模块69-71
• 4.3 学习阶段71-72
• 4.3.1 分类模型构建模块71
• 4.3.2 模型评估模块71-72
• 4.4 I2P流量识别阶段72-76
• 4.4.1 基于载荷长度熵过滤器设计72-73
• 4.4.2 基于报文长度序列过滤器设计73-74
• 4.4.3 基于相对熵过滤器设计74-75
• 4.4.4 I2P流量识别模块75-76
• 4.4.5 结果统计模块76
• 4.5 用户交互模块设计76-77
• 4.6 本章小结77-78
• 第五章 实验及结果分析78-91
• 5.1 实验环境78-79
• 5.2 功能测试79-83
• 5.2.1 流量识别功能79-80
• 5.2.2 数据集管理功能80-81
• 5.2.3 分类模型管理功能81-82
• 5.2.4 检测结果功能82-83
• 5.3 过滤比率实验83-84
• 5.3.1 基于载荷长度熵过滤方法过滤比率实验83
• 5.3.2 基于报文长度序列过滤方法过滤比率实验83-84
• 5.4 传统识别方法与过滤改进方法结果对比实验84-88
• 5.4.1 流量识别准确率对比84-87
• 5.4.2 流量识别效率对比87-88
• 5.5 在线识别所需数据包数量实验88-90
• 5.5.1 I2P 节点流量识别实验89-90
• 5.6 本章小结90-91
• 第六章 总结与展望91-93
• 6.1 总结全文91
• 6.2 展望未来91-93
• 致谢93-94
• 参考文献94-97
• 攻硕期间取得的研究成果97-98

【共引文献】

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本文编号：535735