典型文献
基于SDN的实际网络流中Tor网页复合特征提取方法
文献摘要：
基于网站指纹(WF)攻击的Tor网页流量识别方法往往建立在分离好的Tor流量甚至是分离好的Tor网页流量的基础上,但从实际网络的原始流中分离出Tor流量,再从Tor流量中分离出Tor网页流量,其计算量和困难程度远高于Tor网页流量的WF攻击本身.根据目前互联网的体系结构,利用网络流量汇聚到区域中心节点的特点,通过中心节点的SDN结构所提供的域内全局视角,结合Tor网络公开的节点信息提出了一种区分Tor流量的双向统计特征(BSF),可以有效分离Tor流量;进而提出了一种基于LSF技术的网页流量隐藏特征提取方法,从而获得了基于BSF和LSF的复合流量特征(CTTF);在此基础上,针对当前Tor流量训练数据较少的问题,提出了一种基于平移的流量数据增强方法,使增强后的流量数据与真实工作环境中捕获的Tor流量数据分布尽量一致.实验结果表明,基于CTTF与仅使用原始数据特征相比,识别率提高了4％左右,在训练数据较少时,使用流量数据增强方法后分类效果提升更加明显,并且可以有效降低误报率.
文献关键词：
流量发现;流量识别;统计特征;数据增强
中图分类号：
作者姓名：
言洪萍;周强;王世豪;姚旺;何刘坤;王良民
作者机构：
江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏 镇江 212013
文献出处：
引用格式：
[1]言洪萍;周强;王世豪;姚旺;何刘坤;王良民-.基于SDN的实际网络流中Tor网页复合特征提取方法)[J].通信学报,2022(03):76-87
A类：
CTTF,流量发现
B类：
SDN,Tor,网页,网站指纹,WF,流量识别,计算量,体系结构,利用网络,网络流量,区域中心,中心节点,节点信息,统计特征,BSF,有效分离,LSF,隐藏特征,合流,流量特征,训练数据,平移,流量数据,数据增强,增强方法,数据分布,原始数据,数据特征,识别率,少时,分类效果,效果提升,低误报率
AB值：
0.325983
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