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信息安全与通信保密 2024年第9期 78-91页

作者：袁骁中国石油天然气股份有限公司塔里木油田分公司新疆库尔勒841000

网络加密流量是指在通信传输过程中通过加密技术被加密的实际明文内容。为了客观反映当前网络加密流量领域的研究现状,探讨网络加密流量领域的前沿热点,通过文献计量的可视化分析方法,对该领域研究文献进行年发文量分布、核心作者、研... 详细信息

网络加密流量是指在通信传输过程中通过加密技术被加密的实际明文内容。为了客观反映当前网络加密流量领域的研究现状,探讨网络加密流量领域的前沿热点,通过文献计量的可视化分析方法,对该领域研究文献进行年发文量分布、核心作者、研究机构、高被引论文、前沿热点5个方面的定量统计和定性分析。结果表明,该领域的发文量呈现不断上升的趋势,研究热点主要集中在网络加密流量分类、网络加密恶意流量攻击下的入侵检测系统、软件家族恶意流量攻击的检测3个方面。

关键词：网络加密流量文献计量可视化分析热点分析

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网络加密流量识别研究进展及发展趋势

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信息网络安全 2019年第3期 19-25页

作者：陈良臣高曙刘宝旭卢志刚武汉理工大学计算机科学与技术学院湖北武汉430063 中国科学院信息工程研究所北京100049 中国劳动关系学院计算机教研室北京100048 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

网络加密流量的快速增长正在改变威胁形势。如何实现对网络加密流量的实时准确识别,是我国网络空间安全领域的重要问题,也是目前网络行为分析、网络规划建设、网络异常检测和网络流量模型研究的重点。文章对网络加密流量识别的基本概念... 详细信息

网络加密流量的快速增长正在改变威胁形势。如何实现对网络加密流量的实时准确识别,是我国网络空间安全领域的重要问题,也是目前网络行为分析、网络规划建设、网络异常检测和网络流量模型研究的重点。文章对网络加密流量识别的基本概念、研究进展、评价指标和存在的问题进行论述,并对网络加密流量识别的发展趋势和面临的挑战进行总结与展望。文章可为进一步探索网络空间安全领域的新方法与新技术提供借鉴与参考。

关键词：网络加密流量加密流量识别网络安全加密协议异常加密流量

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针对网络数据流的实时分类算法研究

针对网络数据流的实时分类算法研究

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作者：李尚哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近年来随着互联网的发展，网络流量呈现出多样化、复杂化的特点，给网络服务质量和网络安全的保障带来了前所未有的挑战。网络监管部门无法准确了解网络中的流量信息，就不能采取针对性的管理措施。因此，网络流分类技术对网络管理工作... 详细信息

近年来随着互联网的发展，网络流量呈现出多样化、复杂化的特点，给网络服务质量和网络安全的保障带来了前所未有的挑战。网络监管部门无法准确了解网络中的流量信息，就不能采取针对性的管理措施。因此，网络流分类技术对网络管理工作具有重要的作用，研究准确、高效的流分类算法具有重大的现实意义。该领域已有的研究大多只停留在协议级别的流分类问题上，对加密流量的识别也缺乏针对性的解决方案，算法效率也难以达到实际应用的要求。针对这些问题，本文对点对点媒体通道和网络加密服务数据流的实时分类问题进行了深入的研究。首先，本文给出了网络数据流分类问题的形式化定义和评价标准，对三种传统的网络数据流分类算法进行了深入的分析和比较。其次，提出了一种基于支持向量机模型的点对点媒体通道数据流分类算法。通过分析UDP媒体通道数据流的特点，构造了由5个数据流特征组成的特征集合。实验结果表明，该算法具有较强的泛化能力和实时性，对3种媒体通道的总体分类准确率达到了96%。然后，提出了一种基于决策树模型的网络加密服务数据流分类算法。分析了4种HTTPS应用的流量特点，选择前8个报文长度序列作为数据流特征。提出了特征归纳和特征属性交叉区间拆分算法，提高了分类模型的学习和训练效率。在测试实验中，该算法计算简单、具有较快的分类速度，对4种加密应用的分类准确率达到了95%以上。最后，在上述研究基础之上，针对网络加密服务数据流分类问题，设计并实现了一个大流量、高速网络环境下的网络加密数据流实时分类器原型系统。该系统依托于高性能报文捕获平台，可以高速准确地识别出目标网络服务流量，对其包含的各类应用做出实时分类，具有较强的稳定性和较低的资源占用率。

关键词：流分类实时分类机器学习点对点媒体通道流量网络加密流量

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结合COUT算法的BiLSTM-BahAttention加密流量识别研究

结合COUT算法的BiLSTM-BahAttention加密流量识别研究

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作者：王政耀哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

随着网络信息传输技术的进步,当前世界正处于信息爆炸增长的局面,人们对于发送或接收信息的安全性要求也越来越高。为了提高网络信息的安全性,加密技术广泛应用到信息的传输过程之中,目前绝大多数流量以密文的形式进行安全传输,传统的... 详细信息

随着网络信息传输技术的进步,当前世界正处于信息爆炸增长的局面,人们对于发送或接收信息的安全性要求也越来越高。为了提高网络信息的安全性,加密技术广泛应用到信息的传输过程之中,目前绝大多数流量以密文的形式进行安全传输,传统的流量识别技术难以对加密流量进行高效识别,对于网络管理者以及服务提供商来说,需要提出一种有效的加密流量的识别方法,这是保障网络安全以及保证服务质量的重要前提。网络用户对于不同应用程序的使用频率是不同的,所以获取或使用的数据集通常会出现样本不均衡的的情况。为了解决这一问题,提出了COUT算法,COUT算法以K-means算法思想为指导,并且结合了过采样与欠采样技术。COUT算法不仅解决了SMOTE算法容易产生噪声点的问题,还解决了随机欠采样算法盲目删除样本的问题。通过四组实验比较了COUT算法、SMOTE算法和随机欠采样算法对样本识别精度产生的影响,结果表明COUT算法可以提高模型识别精度且提升效果优于其他算法。针对传统流量识别方法不能对加密流量进行有效识别的问题,提出了BiLSTM-BahAttention网络模型,该模型在BiLSTM模型的基础上将原模型中的Sigmoid激活函数与Tanh激活函数替换为Leaky Re LU激活函数,提高了模型收敛速度,避免了梯度消失问题;并引入了注意力机制Bahdanau Attention,进一步提升了模型的特征提取能力。为了检测BiLSTM-BahAttention网络模型对加密流量的识别能力,本文选用ISCX VPN-Non VPN 2016数据集,首先通过样本去噪、样本长度规范化和COUT算法等对原数据集进行预处理,之后将实验样本通过BiLSTM-BahAttention网络模型进行识别,最终在VPN六分类实验与VPN-Non VPN十二分类实验上得到的F1-Score与Accuracy均优于网络模型CNN、RNN以及BiLSTM。

关键词：网络加密流量样本不均衡 LSTM 注意力机制

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