安全DNS协议DNS-over-HTTPS(DoH)的标准化和部署应用,使DoH隧道成为一种新的隐蔽性网络威胁并受到广泛关注。在云网络环境中对大规模DoH业务流量中潜在的隧道流量进行甄别,需要同时兼顾计算效率和准确率。针对当前基于机器学习的DoH隧...安全DNS协议DNS-over-HTTPS(DoH)的标准化和部署应用,使DoH隧道成为一种新的隐蔽性网络威胁并受到广泛关注。在云网络环境中对大规模DoH业务流量中潜在的隧道流量进行甄别,需要同时兼顾计算效率和准确率。针对当前基于机器学习的DoH隧道检测算法特征效率低、计算复杂度高的问题,设计了一组数据包块长度特征并提出了一种基于最大相关最小冗余(max-Relevance and Min-Re-dundancy,mRMR)特征筛选算法和随机森林算法的低维快速DoH隧道检测方法,该方法通过特征筛选选取对DoH隧道检测任务贡献大的特征,并使用随机森林分类器进行DoH隧道检测任务。实验结果表明,该方法在仅使用10维特征的情况下,达到了与使用24~34维特征的其他算法相当的准确率,可有效降低部署应用的计算复杂度,更好地适应大规模DoH业务流量分析的应用场景。展开更多
洋葱路由(Tor, the onion route)网络加密流的关联分析是其追踪溯源的核心技术之一;针对当前基于深度学习的流关联方法存在的时间特征不可靠且初级特征表征能力不强的问题,提出了一种基于时频分析和图卷积神经网络的关联分析方法,该方...洋葱路由(Tor, the onion route)网络加密流的关联分析是其追踪溯源的核心技术之一;针对当前基于深度学习的流关联方法存在的时间特征不可靠且初级特征表征能力不强的问题,提出了一种基于时频分析和图卷积神经网络的关联分析方法,该方法使用Tor网络流量的数据包长度信息作为原始特征序列,将数据包的包长度序列通过时频分布函数映射到时频域,并进一步将其嵌入为图结构数据,同时使用图卷积神经网络提取高阶特征,最后将得到的高阶特征输入三元组网络以实现相似流量的关联。实验结果表明误报率为0.1%时,所提方法的关联准确率可达到83.4%,明显优于已有的DeepCorr和Attcorr方法。展开更多
文摘安全DNS协议DNS-over-HTTPS(DoH)的标准化和部署应用,使DoH隧道成为一种新的隐蔽性网络威胁并受到广泛关注。在云网络环境中对大规模DoH业务流量中潜在的隧道流量进行甄别,需要同时兼顾计算效率和准确率。针对当前基于机器学习的DoH隧道检测算法特征效率低、计算复杂度高的问题,设计了一组数据包块长度特征并提出了一种基于最大相关最小冗余(max-Relevance and Min-Re-dundancy,mRMR)特征筛选算法和随机森林算法的低维快速DoH隧道检测方法,该方法通过特征筛选选取对DoH隧道检测任务贡献大的特征,并使用随机森林分类器进行DoH隧道检测任务。实验结果表明,该方法在仅使用10维特征的情况下,达到了与使用24~34维特征的其他算法相当的准确率,可有效降低部署应用的计算复杂度,更好地适应大规模DoH业务流量分析的应用场景。
文摘洋葱路由(Tor, the onion route)网络加密流的关联分析是其追踪溯源的核心技术之一;针对当前基于深度学习的流关联方法存在的时间特征不可靠且初级特征表征能力不强的问题,提出了一种基于时频分析和图卷积神经网络的关联分析方法,该方法使用Tor网络流量的数据包长度信息作为原始特征序列,将数据包的包长度序列通过时频分布函数映射到时频域,并进一步将其嵌入为图结构数据,同时使用图卷积神经网络提取高阶特征,最后将得到的高阶特征输入三元组网络以实现相似流量的关联。实验结果表明误报率为0.1%时,所提方法的关联准确率可达到83.4%,明显优于已有的DeepCorr和Attcorr方法。
