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电脑编程技巧与维护 2024年第7期 160-162页

作者：张庆林唐山市医疗保障局河北唐山063000

常规的医保专网DDoS攻击检测技术并未对DDoS攻击进行全面的分类,在海量的数据中出现错检、漏检的问题。因此,设计了基于流量行为特征的医保专网DDoS攻击检测技术。提取医保专网DDoS攻击行为特征,将大量无效或高流量的网络请求行为提取出... 详细信息

常规的医保专网DDoS攻击检测技术并未对DDoS攻击进行全面的分类,在海量的数据中出现错检、漏检的问题。因此,设计了基于流量行为特征的医保专网DDoS攻击检测技术。提取医保专网DDoS攻击行为特征,将大量无效或高流量的网络请求行为提取出来,分析其在流量行为数据中的响应时间特征。基于流量行为特征调整医保专网DDoS攻击检测周期,根据医保专网DDoS攻击流量行为特征,将检测周期调整至合适的长度,及时发现异常流量行为,以满足DDoS攻击检测的准确性需求。仿真实验表明,该技术检测的准确性更高,能够应用于实际生活中。

关键词：流量行为特征医保专网 DDoS攻击检测技术

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基于流量行为特征的网络异常稳定识别仿真

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计算机仿真 2023年第8期40卷 403-407页

作者：任立胜陈红红包永红内蒙古农业大学计算机技术与信息管理系内蒙古呼和浩特010018

异常行为识别是保证网络安全运行不可缺少的步骤,但异常行为识别过程易受噪声流量、网络性能、冗余信号的干扰。为了解决上述问题,提出基于流量行为特征的网络异常行为识别方法。采用提升小波变换法剔除网络流量中的噪声,避免识别过程... 详细信息

异常行为识别是保证网络安全运行不可缺少的步骤,但异常行为识别过程易受噪声流量、网络性能、冗余信号的干扰。为了解决上述问题,提出基于流量行为特征的网络异常行为识别方法。采用提升小波变换法剔除网络流量中的噪声,避免识别过程受到噪声干扰,采用矢量量化技术与主题模型提取流量行为特征,将提取的特征输入到支持向量机模型中,利用支持向量机的二分类特性实现特征的分类,完成网络异常行为的识别。实验结果表明,所提方法的异常识别精度高,且AUC-PR数值比较稳定,说明其在识别过程中不受噪声数据的影响。

关键词：提升小波变换分裂函数矢量量化主题模型流量行为特征分类超平面

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基于网络流量行为特征的HTTPS隧道下VPN流量检测系统设计与实现

基于网络流量行为特征的HTTPS隧道下VPN流量检测系统设计与实现

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作者：张亚宁北京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网的不断发展,越来越多的人开始使用VPN工具来保护自己的网络安全和隐私。然而,不法分子也通过VPN工具来隐匿自己的犯罪行为,从事病毒传播、网络钓鱼等网络公害活动。不仅如此,为了进一步躲避检测,不法分子会使用TLS加... 详细信息

近年来,随着互联网的不断发展,越来越多的人开始使用VPN工具来保护自己的网络安全和隐私。然而,不法分子也通过VPN工具来隐匿自己的犯罪行为,从事病毒传播、网络钓鱼等网络公害活动。不仅如此,为了进一步躲避检测,不法分子会使用TLS加密技术,通过隧道化和协议模仿的方式将VPN流量伪装为HTTPS流量,这种多层加密混淆了流量的统计特征和行为特征,使得传统方法难以检测。因此,对HTTPS隧道下的VPN流量进行检测对于保护网络安全和优化网络管理都具有重要意义。本文以使用TLS协议加密后的VPN流量为研究对象,提出了一种基于流量比率统计特征的VPN流量检测方法。该方法以本文提出的流量检测框架为基础,首先从持续的流量中抽取多个特征通信片段,接着从特征通信片段内提取多维比率统计特征序列对流量的行为模式进行表征,最后将多个片段组成的比率特征矩阵输入深度学习模型CNN完成训练和检测。在此框架下,本文针对VPN流量识别和VPN流量分类,挖掘了两种对应的流量表征方法:(1)针对HTTPS隧道下的VPN流量识别场景,提出了三维比率统计特征识别序列:TCRF。此序列综合上下行数据包交错频率等因素,利用片段内统计窗口和整个特征片段的统计比率来降低VPN隧道内不同服务类型流量特征模式和网络抖动带来的影响,强化VPN自身隧道行为模式。实验结果表明,TCRF方法的Accuracy和F 1-Score达到90%以上,且FPR较低,AUC值超过0.95,相较于FlowPic方法和1D-CNN方法的Accuracy提升10%左右,F1-Score提升15%左右。(2)针对HTTPS隧道下的VPN流量分类场景,提出了三维比率统计特征分类序列:TCRF-cla。该序列综合上下行数据包字节分布等因素,利用统计窗口内部的统计比率来扩大VPN隧道内不同服务类型流量特征模式差异,并采用流量字节分布相对距离降低网络因素带来的干扰。实验结果表明,TCRF-cla 方法的 Accuracy 和 F1-Score 达到 95%以上,相较于 FlowPic方法、1D-CNN方法和Time-related方法的Accuracy提升12%左右,Fl-Score提升20%左右。本文方法通过选取多个特征片段兼顾了 VPN流量识别的实时性和准确性,在特征片段内利用比率特征序列来体现流量的整体行为模式,并通过不同的维度来强化VPN自身隧道行为特性和VPN隧道内流量服务类型特性。此外,使用比率特征避免了应用深度学习模型过程中对常规统计特征进行归一化引入的误差。最后,本文在上述研究的基础上构建了 HTTPS隧道下的VPN流量检测系统。该系统基于Flask框架实现,包含流量获取、流量预处理和流量检测三个模块。系统经过了测试验证,能够在线提供可疑PCAP文件的VPN流量检测服务,通过Web页面形式对VPN流量的识别结果和分类结果进行可视化展示。

关键词： HTTPS隧道流量 VPN流量检测比率特征流量行为特征深度学习

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基于聚类和流量传播图的P2P流量识别方法

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计算机应用研究 2019年第11期36卷 3448-3451,3455页

作者：苏阳阳孙冬璞李丹丹孙广路哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 哈尔滨理工大学信息安全与智能技术研究中心哈尔滨150080

为有效监管网络,快速精确识别P2P流量,通过分析P2P网络流量中节点与节点、节点与链路之间的交互和行为特征,将聚类方法与流量传播图方法相结合,提出了一种基于网络行为特征的P2P流量识别方法。该方法首先通过采集网络流的包级和流级统... 详细信息

为有效监管网络,快速精确识别P2P流量,通过分析P2P网络流量中节点与节点、节点与链路之间的交互和行为特征,将聚类方法与流量传播图方法相结合,提出了一种基于网络行为特征的P2P流量识别方法。该方法首先通过采集网络流的包级和流级统计特征对不同种类的网络应用的流量进行聚类,然后利用流量传播图对P2P流量进行识别。实验结果表明,提出的方法在骨干网络数据上能够有效识别P2P网络应用流量,F 1-measure达到95%以上。

关键词： P2P流量识别流量行为特征流量传播图基于密度带噪声的空间聚类算法

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基于深度学习的P2P僵尸网络检测技术研究

基于深度学习的P2P僵尸网络检测技术研究

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作者：霍霞西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着互联网的高速发展,用户通过电脑、智能手机、智能家居等越来越多的方式接入互联网。但是互联网本身面临着各种安全风险,互联网遭受各种恶意攻击导致个人隐私信息泄露的时间常有发生,其中僵尸网络是互联网安全的主要威胁之一,而我国... 详细信息

随着互联网的高速发展,用户通过电脑、智能手机、智能家居等越来越多的方式接入互联网。但是互联网本身面临着各种安全风险,互联网遭受各种恶意攻击导致个人隐私信息泄露的时间常有发生,其中僵尸网络是互联网安全的主要威胁之一,而我国正是僵尸网络泛滥的重灾区。恶意攻击者依托僵尸网络发起的各项恶意攻击也给我国的网络安全带来了很大的损失。僵尸网络的存在,严重威胁着网络用户、各类企业甚至是国家的安全。随着P2P网络越来越广泛的应用,P2P僵尸网络在僵尸网络中所占的比例越来越大。与传统的集中式僵尸网络不同,基于分布式架构的P2P僵尸网络没有中央服务器,不存在集中式僵尸网络“单点失效”的问题,更难以摧毁。攻击者为了规避现有的检测技术不断改进僵尸网络程序,导致目前已有的检测手段无法及时发现P2P僵尸网络的存在。因此,研究更加高效的P2P僵尸网络检测方案,实现尽早发现P2P僵尸网络的存在,并在发起攻击之前将其摧毁,具有重要意义。本文基于上述背景研究具备实时性和高精准度的僵尸网络检测技术。本文分析了国内外僵尸网络流量检测技术的研究现状及不足之处,研究了僵尸网络的生命周期、分类、主流检测技术,以及可用于僵尸网络流量检测的深度学习技术。根据上述研究,本文首先提出了一种实时性更强的P2P僵尸网络流量检测方案,即基于弹性时间窗口的P2P僵尸网络流量检测方案。与以往固定时间窗口提取P2P僵尸网络流量特征相比,本文所提出的方案根据网络流量大小不同而选择使用不同的时间窗口提取特征。此特征提取方法面对流量变化时具备更强的弹性,可以在网络流量较大的时候实现实时性更好的检测,也可以在网络流量较小的时候收集更多的数据包。同时,本文还通过构建神经网络模型实现了对P2P僵尸网络流量的高精度检测。上述基于弹性时间窗口的P2P僵尸网络检测方案虽然可以针对网络流量大小的不同弹性地提取流量特征,但是网络流量统计特征需要进行人工提取,此过程效率较低且容易出现错误。因此,在本文中我们还设计了一个端到端的P2P僵尸网络流量检测方案,该方案不需要网络流量的统计特征。我们将网络流量转化为灰度图像,并通过构建神经网络对灰度图像进行分类实现对P2P僵尸网络流量高精度识别的目的。经实验验证,该方案的识别准确率可以达到99.50%,能实时高效地识别僵尸网络,极大地提高了网络的安全性。

关键词： P2P僵尸网络神经网络流量检测流量行为特征

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基于流记录的IP地址角色挖掘

基于流记录的IP地址角色挖掘

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作者：黄思逸东南大学

学位级别：硕士

随着网络技术的飞速发展,我国的互联网规模越来越大,其中IP地址的流量行为也越来越复杂,如何对IP地址的流量行为进行效的观测与描述成为了各研究机构的关注热点。目前针对IP地址流量行为的研究相对较少,特别是缺少系统的行为测度框架,... 详细信息

随着网络技术的飞速发展,我国的互联网规模越来越大,其中IP地址的流量行为也越来越复杂,如何对IP地址的流量行为进行效的观测与描述成为了各研究机构的关注热点。目前针对IP地址流量行为的研究相对较少,特别是缺少系统的行为测度框架,本文参照生态行为学中的模型与谱研究方法,建立了 IP地址流量行为模型,提出了 IP地址流量行为特征谱的概念,并设计了一种基于滑动窗口与特征谱的IP地址角色挖掘方法。在IP地址流量行为模型的建立中,本文将每个IP地址的流量行为拆分为独立不交叉的流量活动,使用时间、空间、类别和强度四个属性描述每个活动,据此建立了 IP地址流量行为测度框架,构造了总计48个流量行为测度。在特征谱的建立中,IP地址流量行为特征被定义为IP地址流量行为中特性的抽象,表示为上述测度的具体取值情况,并通过对测度取值形式的分类分析,给出了每个测度上提取特征的方法。随后将一个网络内的IP地址类比为同一种群的生物,将流量行为特征谱定义为网络中IP地址上稳定流量行为特征的全记录,并使用数值特征符号化以及特征稳定性筛选方法对特征谱的规模进行控制。在IP地址角色发掘方法的提出中,本文将IP地址角色定义为地址在网络中进行流量活动时所具有的行为特征集合,并设计了一种应用于网络流记录数据流的IP地址角色发现与更新算法。最后使用了实际数据对算法进行了验证,证明该方法能够发现具有充足语义的IP地址角色,为网络管理提供IP地址的历史流量背景信息。

关键词： IP地址角色流量行为特征行为特征谱

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基于人工神经网络的P2P流量识别模型的研究

基于人工神经网络的P2P流量识别模型的研究

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中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会

作者：许刘兵南京邮电大学计算机学院

本文提出了一种新的 P2P 流量识别方法,该方法以流量行为特征作为流量类型识别的依据,建立 BP 神经网络模型。与已有的多种 P2P 流量识别技术相比,其具有泛化性高,自学能力强,效率和准确性可到达实际应用要求。

关键词：流量行为特征 BP神经网络 P2P 流量识别

来源： cnki会议评论

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移动端加密视频广告流量识别的研究

移动端加密视频广告流量识别的研究

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2018中国信息通信大会(CICC2018)

作者：蒋山青程光吴桦东南大学网络空间安全学院

网络视频广告流量识别是实现精准广告投放、广告屏蔽与反屏蔽等课题的基础工作。YouTube作为全球最大的互联网视频分享平台,近年来正逐步采用加密流量传输视频和广告数据。现有的基于DPI的报文检测技术已无法识别加密环境下的视频广告... 详细信息

网络视频广告流量识别是实现精准广告投放、广告屏蔽与反屏蔽等课题的基础工作。YouTube作为全球最大的互联网视频分享平台,近年来正逐步采用加密流量传输视频和广告数据。现有的基于DPI的报文检测技术已无法识别加密环境下的视频广告流量。将DFI算法运用到YouTube加密视频广告流量识别的研究中,通过分析YouTube移动端的广告和视频流量特征,建立了前置广告和视频正文相关联的流量传输模型。采集YouTube移动端播放视频过程中产生的流量数据,基于DFI算法对数据包进行组流和流量行为特征识别,从加密流量中识别出广告流量。本方法对采集的样本数据的广告识别精确率达到了90%以上。

关键词： YouTube视频加密流量深度流检测(DFI) 流量行为特征

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