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tor匿名网络流量识别研究

Tor匿名网络流量识别研究

作者：郭树一东南大学

学位级别：硕士

匿名网络可以将网络通信双方的信息和关系隐藏。在匿名通信软件中,基于洋葱路由技术(Onion Routing)开发的软件洋葱头(The Onion Router,tor)发展最成熟,在客户端使用tor进行网络访问时需要经过多跳路由才能到达目标地址,能够有效隐藏... 详细信息

匿名网络可以将网络通信双方的信息和关系隐藏。在匿名通信软件中,基于洋葱路由技术(Onion Routing)开发的软件洋葱头(The Onion Router,tor)发展最成熟,在客户端使用tor进行网络访问时需要经过多跳路由才能到达目标地址,能够有效隐藏通信双方的信息,该特性也导致其被不法分子加以利用以逃避监管。为了进一步加强匿名性,tor常与混淆技术结合使用,这些混淆技术会将客户端和tor匿名网络之间的流量伪装成普通流量或者进行加密,给流量分析造成困难。因此,如何有效识别客户端与tor匿名网络之间的混淆流量,是当今网络监管中需要解决的问题。目前对于tor混淆流量的研究多数仍然基于常用的流量特征,没有结合具体的混淆方式进行特征分析,并且没有考虑在实际情况下tor流量的低占比现状。为了解决这些问题,本文在分析两类常用的tor混淆技术的工作原理的基础上,提出了识别tor混淆流量的方法,具体包括以下研究内容:(1)提出针对obfs4协议加密的tor流量识别方法。该方法基于tor-obfs4流量的通信过程,对流量传输数据包进行分析,选择特征;并且为了更好地对流量进行处理,提出了基于布隆过滤器结构的新型数据结构嵌套计数型布隆过滤器;最后使用随机森林算法建立识别模型,并使用验证数据集验证该模型在tor-obfs4流量数量少的情况下的可用性,即使是在tor-obfs4流量占比很低而且进行了流量抽样的情况下,模型对tor-obfs4流量的识别精确率达到了91.3%,召回率达到100%,F1分数为0.955。(2)提出针对meek技术处理的tor流量识别方法。该方法基于tor-meek流量的通信过程,结合meek技术对流量处理的原理,对tor-meek流量进行分析并选择特征;然后对哈希表进行改进,提出流处理哈希表结构用于处理流量,获得特征;最后建立模型,通过调整tor-meek流量和背景流量的比值,证明该模型即使是在tor-meek流量占比很低的情况下也能够达到100%的召回率,并且随着占比的提高,识别精确率能够达到95%左右。(3)基于上述方法设计并实现了tor匿名网络流量识别的原型系统。论文给出了系统整体架构,并且对系统的流量数据处理模块和tor混淆流量识别模块进行了设计。在实际物理环境中搭建了流量检测系统,实现流量数据处理和tor混淆流量的识别,并将检测结果在前端页面进行展示。

关键词： tor匿名网络加密流量识别流量处理机器学习

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洋葱路由器网站指纹攻击与防御研究综述

电子与信息学报 2024年第09期46卷 3474-3489页

作者：杨宏宇宋成瑜王朋赵永康胡泽成翔张良中国民航大学安全科学与工程学院中国民航大学计算机科学与技术学院扬州大学信息工程学院中国民航大学民航信息安全评估中心亚利桑那大学信息学院

以洋葱路由器(tor)为代表的匿名网络是目前使用最广泛的加密通信网络之一，违法分子利用加密网络以掩盖其违法行为，给网络监管和网络安全带来极大的挑战。网站指纹攻击技术的出现使得对加密流量的分析成为可能，监管者利用数据包方向... 详细信息

以洋葱路由器(tor)为代表的匿名网络是目前使用最广泛的加密通信网络之一，违法分子利用加密网络以掩盖其违法行为，给网络监管和网络安全带来极大的挑战。网站指纹攻击技术的出现使得对加密流量的分析成为可能，监管者利用数据包方向等信息对tor流量进行解密，推断用户正在访问的网页。该文对tor网站指纹攻击与防御方法进行了调研和分析。首先，对tor网站指纹攻击的相关技术进行总结与比较，重点分析基于传统机器学习和深度学习的tor网站指纹攻击；其次，对目前多种防御方法进行全面调研和分析；针对现有tor网站指纹攻击方法存在的局限性进行分析和总结，展望未来发展方向和前景。

关键词： tor匿名网络网站指纹攻击流量分析隐私保护网络监管

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基于流量分割与填充的网站指纹防御技术

北京理工大学学报 2024年第7期44卷 750-760页

作者：黄斌杜彦辉中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038

tor匿名网络是一种用于保护用户通信隐私的匿名通信系统.网站指纹攻击算法通过分析用户的流量数据来破坏用户通信隐私的匿名性.为防范网站指纹攻击,研究人员提出各种网站指纹防御算法.现阶段,这些防御方法存在着防御开销高、防御性能差... 详细信息

tor匿名网络是一种用于保护用户通信隐私的匿名通信系统.网站指纹攻击算法通过分析用户的流量数据来破坏用户通信隐私的匿名性.为防范网站指纹攻击,研究人员提出各种网站指纹防御算法.现阶段,这些防御方法存在着防御开销高、防御性能差的问题.为此提出了一种基于流量分割与填充的网站指纹防御算法.该算法由流量分割和数据单元填充这两个模块组成.流量分割模块通过使用随机数量的链路和基于数据单元间隔时间的链路切换策略,将网站流量分割并发送到不同的链路上.数据单元填充模块通过使用Break Burst和Extend Burst两个子模块,分别在传入和传出burst中注入填充数据单元,进一步混淆各个链路上的网站流量模式.在封闭世界场景下,相较于同类算法HyWF,所提算法进一步降低了最优攻击算法RF的精确率18.54%和召回率20.25%;而相较于CoMPS算法,在使用更少链路的情况下,所提算法能够进一步降低RF算法的精确率2.72%和召回率5.23%.实验结果表明,所提算法在防御性能方面优于其他同类算法,并且带来了更低的防御开销.

关键词：网络安全 tor匿名网络网站指纹防御

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洋葱路由器网站指纹攻击与防御研究综述

电子与信息学报 2024年

关键词： tor匿名网络网站指纹攻击流量分析隐私保护网络监管

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基于神经网络的tor网络网站指纹分析

基于神经网络的TOR网络网站指纹分析

作者：夏攀华中科技大学

学位级别：硕士

tor(The Onion Router)网络是广泛使用的一款基于链路的低延迟且开源免费的匿名通信网络软件。然而,它的普及也使得网络的犯罪层出不穷难以监管。网站指纹分析技术作为当前针对tor网络去匿名化分析最有效的手段,其准确率一直受限于人工... 详细信息

tor(The Onion Router)网络是广泛使用的一款基于链路的低延迟且开源免费的匿名通信网络软件。然而,它的普及也使得网络的犯罪层出不穷难以监管。网站指纹分析技术作为当前针对tor网络去匿名化分析最有效的手段,其准确率一直受限于人工构建的特征集。特征集的构建要求使用者必须具备丰富的经验和专家知识。基于现阶段网站指纹分类技术受限于人工分析特征的缺点,提出了利用神经网络自学习特征的网站指纹分类模型。论文首先提出了一种TCP(Transmission Control Protocol)层之上数据表示方式,能够更好的反应tor匿名网络的数据传输。之后,基于新的数据表示方式提出了一种基于长短期记忆神经网络的网站指纹分类模型用于拟合网络数据包序列的有序特征和难以量化分析的时间特征。最后,在长短期记忆神经网络模型的实验基础上结合神经网络普遍面临的数据限制问题,构建了一种新的基于卷积神经网络的网站指纹分析模型。其核心思想在于利用空洞卷积提高神经网络的感受视野,提高模型表现。根据上述的想法实现了原型系统,并对原型系统进行了测试。实验结果表明,基于神经网络的网站指纹分析模型比传统的人工模型更加健壮,更能拟合tor网络数据包序列的特征,尤其是在更符合实际环境的openorld测试中比传统模型高出3%-4%。与同类型的自学习特征的其他神经网络模型比较中,论文构建的神经网络分类模型也表现更优。最后,通过对卷积神经网络中的空洞卷积的有效性进行了测试,证明了将tor网络数据包视为有序序列能够有效提高网站指纹模型的表现。综上所述,利用神经网络学习tor网络数据包序列的特征是高效可行的。

关键词：网站指纹深度学习 tor匿名网络卷积神经网络长短期记忆神经网络

基于深度神经网络burst特征分析的网站指纹攻击方法

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计算机研究与发展 2020年第4期57卷 746-766页

作者：马陈城杜学绘曹利峰吴蓓战略支援部队信息工程大学郑州450001 河南省信息安全重点实验室(战略支援部队信息工程大学) 郑州450001 61497部队北京100000

以tor为代表的匿名网络是一种隐匿用户数据传输行为的通信中介网络.不法分子利用匿名网络从事网络犯罪,对网络监管造成了极大的困难.网站指纹攻击技术是破解匿名通信的可行技术,可用于发现基于匿名网络秘密访问敏感网站的内网用户行为,... 详细信息

以tor为代表的匿名网络是一种隐匿用户数据传输行为的通信中介网络.不法分子利用匿名网络从事网络犯罪,对网络监管造成了极大的困难.网站指纹攻击技术是破解匿名通信的可行技术,可用于发现基于匿名网络秘密访问敏感网站的内网用户行为,是网络监管的重要手段.神经网络在网站指纹攻击技术上的应用突破了传统方法的性能瓶颈,但现有的研究未充分考虑根据突发流量(burst)特征等tor流量特征对神经网络结构进行设计,存在网络过于复杂和分析模块冗余导致特征提取和分析不彻底、运行缓慢等问题.在对tor流量特征进行研究和分析的基础上,设计了轻便的基于一维卷积网络的burst特征提取和分析模块,提出了基于深度神经网络分析burst特征的网站指纹攻击方法.进一步,针对在开放世界场景中仅使用阈值法简单分析指纹向量的不足,设计了基于随机森林算法的指纹向量分析模型.改进后的模型分类准确率达到了99.87%,在缓解概念漂移、绕过网站指纹攻击防御机制、识别tor隐藏网站、小样本训练模型和运行速度等方面均有优异的性能表现,提高了网站指纹攻击技术应用到真实网络的可实践性.

关键词：网站指纹攻击深度神经网络 burst特征分析 tor匿名网络网络监管

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基于机器学习的匿名tor网站指纹识别研究

基于机器学习的匿名Tor网站指纹识别研究

作者：孟献昆西安电子科技大学

学位级别：硕士

加密通信网络的目的是隐藏通信双方的关系和内容,一旦双方建立了加密通信网络,通信内容就会被加密,第三方的源和目标IP等路由信息也会被隐藏。当用户通过加密通信网络进行网页访问活动时产生的多次请求和应答的流量就是加密网页流量,使... 详细信息

加密通信网络的目的是隐藏通信双方的关系和内容,一旦双方建立了加密通信网络,通信内容就会被加密,第三方的源和目标IP等路由信息也会被隐藏。当用户通过加密通信网络进行网页访问活动时产生的多次请求和应答的流量就是加密网页流量,使用网站指纹识别技术对这些加密网页流量进行识别,就可以在不破解用户加密数据的情况下得到用户访问的网页信息,对用户网络进行内容审查。在进行网站指纹识别时,其中最重要的一步就是确保进行识别的流量是单网页加密流量,因为现有网站指纹识别方法都是基于单网页流量进行网站指纹模型的构建,如果输入的待检测加密网页流量是多个网页的混杂流量,就不能对网站进行准确识别,影响网站指纹识别技术在实际审查场景中的应用。所以对每个加密网页流量的起始数据包即加密网页流量分割点进行识别,在此基础上得到单网页的加密网页流量进行网站指纹识别,就显得格外重要。针对上述挑战,本文提出了一种基于机器学习的匿名tor网站指纹识别方法。本文提出的方案在具体实施时有网页流量分割点识别和网站指纹识别两个模型。网页流量分割点识别模型是根据相同时间粒度对数据包进行序列划分,使用时序特点对每个序列进行特征构造和提取,然后使用机器学习方法识别每组网页序列中的第一个序列作为网页流量的分割点标识。由于分割点和非分割点数量分布不平衡,本文提出分割点数据集不平衡解决方案,并对数据集进行数据不平衡处理实验。除此之外,本文还对不同时间粒度下的特征计算效率和识别准确率进行评估,经过与现有工作进行比较,结果显示本文提出的方法有更好的识别效率和效果。网站指纹识别模型是根据tor浏览器在网页传输加载不同阶段数据包个数和长度的分布特征进行数据包截取,通过对截取数据包长度的累加和进行等距的特征提取,使用支持向量机算法对提取的特征进行分类,以此来识别不同的网站。由于不同数据包截取数量会对网站指纹识别的效率和准确率产生影响,因此本文对不同的数据包截取数量进行实验评估,选择最优的截取数量进行识别。经过与现有工作的比较,本文的方法在具有等效识别效果的基础上,计算效率更高。最后设计真实流量环境下的tor网站指纹识别模型,并对实际采集的tor流量进行网站指纹识别,验证了本文所提的方案在匿名tor网站指纹识别审查时的有效性。

关键词： tor匿名网络网站指纹识别机器学习网页流量分割点识别数据包时序数据包截取

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比特币隐藏服务网络行为的识别方法研究

比特币隐藏服务网络行为的识别方法研究

作者：邹可欣北京邮电大学

学位级别：硕士

比特币是一种基于对等网络的虚拟数字货币,自2008年以来,其用户日益增长,成为世界历史上增长最快、持有最广泛的金融资产。比特币网络本身不提供IP地址隐藏的功能,然而,近年来,为了追求更高的匿名性,在比特币开发者的建议下,越来越多的... 详细信息

比特币是一种基于对等网络的虚拟数字货币,自2008年以来,其用户日益增长,成为世界历史上增长最快、持有最广泛的金融资产。比特币网络本身不提供IP地址隐藏的功能,然而,近年来,为了追求更高的匿名性,在比特币开发者的建议下,越来越多的比特币用户尝试使用tor隐藏服务来保护自己的身份和位置信息。tor是近年来最受欢迎的匿名通信网络,它提供一种名为隐藏服务的特殊服务,使得匿名网络中的服务提供者可以隐藏自身的IP地址,避免自身身份被暴露。比特币节点作为隐藏服务接入网络中,可以正常地与其他常规节点进行通信,但是该比特币节点的IP地址会被隐藏起来,且其通信内容被加密,这给比特币节点监管和交易行为溯源带来了巨大挑战。前人的研究表明,tor容易受到流量指纹攻击,该攻击可以通过使用流量的统计特征识别流量模式来识别匿名网络中不同的通信流量。本文研究发现,流量指纹攻击也同样适用于对比特币隐藏节点进行有效识别。因此,本文研究并设计了比特币隐藏服务的流量识别方法,提出了一种轻量级比特币隐藏服务流量指纹识别方法,是基于TLS数据包数量、长度、方向和时间属性,从数据包的长度分布、连续性、时间频率等方面构造统计分布特征,对其流量序列构建特征向量。本文收集了比特币隐藏节点的匿名通信流量与其他匿名网络服务通信流量的数据集,使用随机森林和支持向量机分别训练了指纹识别分类器,进行了流量分类实验和横向对比实验。实验结果显示,本文所提出的比特币隐藏节点流量指纹可以从多种不同的匿名网络服务通信流量中,高效地检测比特币隐藏节点的匿名流量,且识别效果优于三组主流加密流量指纹模型。本文还进一步地通过流量指纹对比特币隐藏服务的主要网络行为进行细粒度划分的方法,并分析不同网络行为所表现的隐藏服务流量特征。本文收集比特币隐藏服务的同步信息、发起交易、转发交易和其他行为等4种主要网络行为的匿名通信流量数据集,设计进行了流量分类实验和横向对比实验,以测试所提出的比特币隐藏节点网络行为流量指纹的识别效果。实验结果显示,比特币隐藏节点的网络行为流量指纹可以从多种不同的匿名网络服务通信流量中,高效地识别和区分以上4类比特币隐藏节点网络行为的匿名流量,且效果优于三组主流加密流量指纹模型。在真实匿名网络环境中,由于链路复用的特性,使得同一时间的比特币隐藏节点匿名通信流量中可能存在多种网络行为的情况,为识别带来一定挑战。因此,本文进一步研究了比特币隐藏节点匿名通信流量指纹在真实匿名网络环境中的使用效果。本文在真实匿名网络中持续收集流量数据,并针对链路复用问题设计了基于滑动窗口的指纹识别分类识别。实验评估结果显示,本文所提出的比特币隐藏节点流量指纹可以对真实网络中的比特币隐藏节点交易行为通信流量进行高效地识别。

关键词： tor匿名网络比特币隐藏服务流量指纹识别

面向tor的多标签页网站指纹攻击与防御技术

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面向Tor的多标签页网站指纹攻击与防御技术

作者：张岩西安电子科技大学

学位级别：硕士

tor作为目前最流行的匿名通信系统,能够有效隐藏通信双方身份。由于通信主体难以被追踪定位,tor网络中各类匿名滥用问题层出不穷,其中隐藏服务机制更是被用于构建充斥着各种非法活动的暗网,给社会带来了严重危害。为保证网络监管的有效... 详细信息

tor作为目前最流行的匿名通信系统,能够有效隐藏通信双方身份。由于通信主体难以被追踪定位,tor网络中各类匿名滥用问题层出不穷,其中隐藏服务机制更是被用于构建充斥着各种非法活动的暗网,给社会带来了严重危害。为保证网络监管的有效性,以网站指纹攻击为代表的去匿名化攻击技术应运而生。网站指纹攻击使本地监听者仅通过观察网站数据包的时间、方向、大小等元数据信息即可识别用户所访问的网站,保证了匿名网络网站追踪的有效性,能够为净化网络空间提供支撑。本文针对传统网站指纹攻击中强烈单页场景的局限性,提出了基于深度学习的多标签页网站指纹攻击技术,针对目前网站指纹防御系统的不足,提出了基于应用层随机化的网站指纹防御技术。(1)提出了基于CNN与LSTM并行组合的多标签页网站指纹攻击技术。在多标签页场景下,传统网站指纹攻击通常失效。本文总结了传统网站指纹攻击方法失败的原因,构建了基于CNN与LSTM并行组合的多标签页网站指纹攻击模型。该模型使用深度CNN模块提取不完整数据包序列指纹的空间特征,使用擅长处理时间序列的LSTM模块提取不完整数据包序列指纹的时间特征,经过特征融合之后使用多层全连接分类模块实现对多标签页场景的网站指纹攻击。在正确分割、错误分割、真实分割等三个方面进行的实验结果验证了网站指纹攻击模型在多标签页场景中仍然有效。该模型在初始前8秒的序列上的准确率达到了88%,在真实分割的情况下攻击准确率达到了80%,攻击效果超过了目前主流的攻击模型,在错误分割的场景下,本文提出的攻击模型准确率不降反升,抗噪能力强,在面对主流防御系统时,表现出良好的攻击性能。(2)提出了基于应用层随机化的网站指纹防御技术。以往的网站指纹防御技术或防御效果较差,或开销较高,或部署较难,本文提出的防御技术受CDN网络启发,将网站内嵌资源对象如JS、CSS文件等分布式部署在tor节点HTTP服务器上,并定期更新维护以及修改资源位置,用户访问网站通过多条tor电路并行从不同的tor节点上随机请求资源,使得每次访问同一网站产生的流量都不同。本文从客户端请求方式、使用的多电路数量、内嵌资源比例等三个维度设计了不同的随机化防御策略,并在访问网站初始阶段请求多个其他网站HTML文本以增强防御。经过实验分析对比,本文提出的防御系统能够以13%的数据开销和31%的延迟开销将网站指纹攻击模型准确率从98%降低到40%,效果良好,并且容易部署。

关键词： tor匿名网络网站指纹攻击网站指纹防御多标签页