【摘 要】
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随着近年来用户隐私与网络体验在互联网通信中日益受到重视,HTTP/2以其低网络延迟、高带宽利用率以及良好的隐私保护等优势已成为诸多Web站点与移动应用软件的现行网络协议标准。由于Web浏览及移动应用是当前用户接入互联网的主要入口,各类恶意网络行为也将其作为恶意代码注入、虚假信息发布的主要途径,因此,针对HTTP/2开展被动流量分析对于网络空间安全的治理有着重要的现实意义。当前大部分针对加密网页流量
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随着近年来用户隐私与网络体验在互联网通信中日益受到重视,HTTP/2以其低网络延迟、高带宽利用率以及良好的隐私保护等优势已成为诸多Web站点与移动应用软件的现行网络协议标准。由于Web浏览及移动应用是当前用户接入互联网的主要入口,各类恶意网络行为也将其作为恶意代码注入、虚假信息发布的主要途径,因此,针对HTTP/2开展被动流量分析对于网络空间安全的治理有着重要的现实意义。当前大部分针对加密网页流量分析的研究均集中在对于流量通用特征的提取和应用而较少关注HTTP/2新引入的二进制帧、多路复用、服务器推送等机制的影响,这导致针对HTTP/2流量的相关识别任务总体准确度不高。针对目前快速增长且逐步开始占据互联网通信主导地位的HTTP/2流量的精细化分析需求,本文提出HTTP/2流量的承载资源类型及归属站点识别技术研究。承载资源的识别可以有效感知流量用户的行为模式,归属站点的识别则可以在当下网页部署云平台化和高动态性背景下对流量来源实现鉴别,其均是当前加密页面访问流量分析的主要任务。针对HTTP/2握手和传输机制形成的时空特性,从多维时空特征挖掘、适用于流量时空数据表征的深度学习模型设计等方面开展如下研究:（1）分析了HTTP/2流量在不同承载资源类型以及不同归属站点下的时间与空间特性。在承载资源类型的对比分析方面,主要关注能表征资源特性差异的响应时延、包间时延、负载长度、传输速率等特征。在归属站点的对比分析方面,主要关注上行数据包数量及大小、下行TLS记录长度、数据包到达时间间隔等特征。通过这两类对比分析可以为HTTP/2流量的资源类型与归属站点识别奠定基础。（2）提出了一种基于多维时空特征的HTTP/2承载资源识别方法。分别从数据包时延、数据包长度、数据包数目、数据传输速率和数据交互特性五个维度抽取流统计行为特征,基于建立的特征集,设计了一种基于投票机制的集成特征选择方法,采用方差选择、卡方检验和互信息三种过滤特征选择方法进行集成特征选择,结合通用机器学习算法实现了HTTP/2承载资源类型的识别问题。基于采集的多种承载资源类型的HTTP/2页面流量数据集的实验结果表明,所提方法能有效识别HTTP/2承载资源类型,识别准确率可达98%以上。（3）提出了一种基于时空融合注意力机制的HTTP/2归属站点识别方法。通过对数据流中提取上行TCP负载序列、下行TLS记录长度序列和负载到达时间间隔序列,从而对数据流建立统一的细粒度时空数据表征,并针对其时空表征的异构特点,设计了由全局时间卷积、局部时间卷积和自注意力机制构成的时空融合注意力神经网络模型,该模型可以有效挖掘不同特征之间的时空关联特性。基于采集的不同站点的HTTP/2页面流量数据集的实验结果表明,所提方法能有效识别HTTP/2的归属站点,识别准确率可达96%以上。最后,对全文所做工作进行了总结,并对未来值得进一步研究的问题进行了展望。
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