【摘 要】
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为了规避互联网中的各种审查设备,各类混淆协议的使用越来越广泛。其中,匿名协议的使用可以将通信过程完全加密,这给协议识别任务带来了巨大的挑战。为了提高对于匿名协议的分析能力,提出一种基于CNN(卷积神经网络)的针对完全加密流量的匿名协议识别方法。首先将一个窗口中的数据包序列(包括数据包长度、方向和传输层标记位序列3种元素)预处理为二维向量,并将二维向量中的每个值作为像素值,由此把二维向量转换为图像作
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,中国船舶重工集团第八研究院
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为了规避互联网中的各种审查设备,各类混淆协议的使用越来越广泛。其中,匿名协议的使用可以将通信过程完全加密,这给协议识别任务带来了巨大的挑战。为了提高对于匿名协议的分析能力,提出一种基于CNN(卷积神经网络)的针对完全加密流量的匿名协议识别方法。首先将一个窗口中的数据包序列(包括数据包长度、方向和传输层标记位序列3种元素)预处理为二维向量,并将二维向量中的每个值作为像素值,由此把二维向量转换为图像作为LeNet-5网络的输入来训练模型和识别目标流量。对由匿名协议流量和背景流量构成的数据集进行了实验,识
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