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基于指纹特征的网站流量识别方法研究

基于指纹特征的网站流量识别方法研究

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作者：朱桢言郑州大学

学位级别：硕士

当互联网用户利用Tor等隐私保护技术隐藏网络浏览痕迹时,他们的行为并不总是友好的。网站指纹(Website Fingerprinting,WF)攻击是一种基于指纹特征的网站流量识别方法,可用于帮助监管者监控或阻止用户浏览非法网站或执行非法操作。然而... 详细信息

当互联网用户利用Tor等隐私保护技术隐藏网络浏览痕迹时,他们的行为并不总是友好的。网站指纹(Website Fingerprinting,WF)攻击是一种基于指纹特征的网站流量识别方法,可用于帮助监管者监控或阻止用户浏览非法网站或执行非法操作。然而,针对Tor强大的匿名性如何进一步有效提升监控的准确率,网站指纹特征如何选择能够达到利用较少的代价获得较高的收益、如何减少时间成本帮助网站指纹攻击在真实网络环境中更容易部署、网站指纹攻击方法是否能够应对大量的未受监控网站的干扰、概念漂移问题仍没有直接的解决方法以及攻击是否能应对防御措施等都是网站指纹攻击研究中所面临的挑战。本文提出了可扩展的学生自律学习的网站流量识别框架,并利用少量有标签数据针对Tor发起了网站指纹攻击。该框架减少了网站指纹攻击的成本,能有效应对大量未受监控网站的干扰,减少了概念漂移导致的准确率损失,并验证了针对防御措施的泛化性。本文的主要研究内容及贡献如下:(1)构建了一个深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)以在少量有标签数据中达到较好的以及稳定的攻击准确率,利用SMOTE相关技术结合已有的小数据集生成了不同规模的有标签数据集,通过结合DCNN和不同规模的有标签数据集系统性地验证了数据包方向作为网站指纹特征的有效性。(2)提出了学生的可持续学习攻击(Persistent Attack of Student,PAS)框架,我们利用该框架分析了网站指纹攻击所需要的时间成本和内存成本以帮助分析如何减少攻击成本,该框架结合了自训练机制并验证了该机制缓解概念飘移问题有效性。该框架结合DCNN能够以其他先进方法的0.7-0.8倍的时间开销达到96.50%-98.88%的准确率,在40,000个未受监控网站干扰的情况下达到96.32%的精度,并将56天的概念漂移导致的准确率损失降低至8.07%,性能提升了2.27%。(3)呈现了可扩展的学生的自律学习(Self-Regulating Learning of Student,SRLS)框架,该框架是PAS的一种改进。我们进一步分析了网站指纹攻击流并在SRLS中融入了两个具有创新性的机制,即自调节机制和自动置信度阈值生成机制。该框架通过减少收集数据的成本、过滤无效数据的成本、标记数据的成本辅助性的减少了概念漂移发生的可能性。该框架通过学习无标签流量踪迹中的新的指纹特征,以及利用自调节学习机制学习新旧网站指纹特征之间的关系来直接缓解概念漂移。该框架利用自动置信度阈值完成了开放世界中的直接细粒度多分类分析挑战。自动置信度阈值机制同样能够辅助监管者完成自动化实施网站指纹攻击的工作。最后我们验证了SRLS仍然能够有效应对防御措施。SRLS将所有这些优势整合到自身中,以实现自动且可扩展的WF攻击。SRLS利用每个受监控网站具有50-100条有标签流量踪迹发起网站指纹攻击时,获得了98%的准确率。在面临3-56天的时间间隔导致的概念漂移问题时,仅存在0%-15.53%的性能损失,比现有方法减少3.11%-9.70%的性能损失。自动置信度阈值生成机制同样能够帮助监管者以428秒的时间自动过滤和标记400,000个未受监控网站,并在开放世界获得超过86%精度。结果表明,本文所提出的可扩展的网站指纹攻击框架,能够较好的实施自动化的攻击、容易部署、缓解概念漂移问题、以及具有较强的泛化能力。

关键词：网站流量分析网站指纹攻击学生的可持续学习学生的自律学习自调节学习机制自动置信度阈值生成机制

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