【摘 要】
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利用网络隧道进行攻击、窃密等成为近年来网络安全领域的热点问题。如何提高大规模网络隧道检测分析时带来的识别精度低的问题亟需解决。针对基于DNS、HTTP协议的主流隧道检
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61802081);贵州省自然科学基金资助项目(20161052);贵州省科技重大专项计划项目(20183001)
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利用网络隧道进行攻击、窃密等成为近年来网络安全领域的热点问题。如何提高大规模网络隧道检测分析时带来的识别精度低的问题亟需解决。针对基于DNS、HTTP协议的主流隧道检测问题,提出一种基于自动特征工程与压缩感知相结合的网络隧道检测方法。通过自动特征工程挖掘出更深层次的网络隧道特征,同时通过压缩感知算法在不损失高维特征精度的基础上实现降维,提高计算效率。在大规模真实数据集上实验结果表明,DNS隧道检测的F-measure值能达到95%,HTTP隧道检测的F-measure值能达到82%以上。
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