基于生成对抗网络的网络流量特征伪装技术

论文摘要

互联网服务提供商通过使用流量分析攻击技术对流量进行分类和监控,目前的防御措施多数缺乏动态性与应对网络环境变化的灵活性,而且依赖于具体的某种流量的特征,容易被探测和屏蔽。为抵御流量分析攻击,提出一种新的流量隐藏技术,代理服务器将流量动态地伪装成任意目标流量,运用生成对抗网络模型来学习目标网络流量的特征,将源流量变为与目标正常流量不可区分的流量,以保障隐私和规避互联网监控。实验结果表明,该技术在准确率等性能指标上表现良好,且拥有同类方案所不具备的动态性,明显提升了流量的匿名性。

论文目录

• 0 概述
• 1 相关工作
•   1.1 流量分析攻击
•   1.2 流量分析攻击的防御
• 2 安全模型
• 3 系统设计
•   3.1 设计动机
•   3.2 总体设计
•   3.3 生成对抗网络
•     3.3.1 生成模型
•     3.3.2 模型实现
•     3.3.3 特征选择
•   3.4 流量生成器
•   3.5 代理系统
• 4 实验评价
•   4.1 数据收集
•   4.2 模型训练
•     4.2.1 数据预处理
•     4.2.2 数据归一化
•     4.2.3 模型结构
•     4.2.4 训练过程
•   4.3 结果评价
•     4.3.1 效果指标
•     4.3.2 防御效果
•     4.3.3 性能开销
•   4.4 本文系统与同类防御方案的对比分析
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李杰,周路,李华欣,闫璐,朱浩瑾

关键词: 生成对抗网络,网络安全,网站指纹,流量分析,流量特征伪装

来源: 计算机工程 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 互联网技术

单位: 上海交通大学电子信息与电气工程学院

基金: 国家自然科学基金面上项目(61672350),装备预研教育部联合基金

分类号: TP393.08

DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0053315

页码: 119-126

总页数: 8

文件大小: 767K

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