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基于分段熵分布的VPN加密流量检测与识别方法

         

摘要

为加强对VPN加密流量的有效监管,提高网络监管的效率效果,针对VPN加密流量报文信息缺失,流量特征混淆的特点,文章提出了一种基于分段熵分布的VPN加密流量检测与识别方法。该方法利用滑动窗口方法对VPN加密报文序列高熵、低熵区域进行划分,并以此作为流量特征,使用胶囊神经网络模型实现VPN加密流量的精准检测与识别。不同于现有的基于机器学习的加密流量检测方法,该方法针对VPN加密流量本身特性进行研究,具有方法的普适性。实验与对比分析证明,该方法识别准确率达99.87%,可以用于VPN加密流量检测识别。

著录项

  • 来源
    《网络空间安全》 |2020年第8期|P.23-2733|共6页
  • 作者单位

    东南大学网络空间安全学院 江苏南京211189网络空间国际治理研究基地(东南大学) 江苏南京211189网络通信与安全紫金山实验室 江苏南京211111;

    东南大学网络空间安全学院 江苏南京211189网络空间国际治理研究基地(东南大学) 江苏南京211189网络通信与安全紫金山实验室 江苏南京211111教育部计算机网络和信息集成重点实验室(东南大学) 江苏南京211189;

    东南大学网络空间安全学院 江苏南京211189网络空间国际治理研究基地(东南大学) 江苏南京211189网络通信与安全紫金山实验室 江苏南京211111;

    东南大学网络空间安全学院 江苏南京211189网络空间国际治理研究基地(东南大学) 江苏南京211189网络通信与安全紫金山实验室 江苏南京211111;

    东南大学网络空间安全学院 江苏南京211189网络空间国际治理研究基地(东南大学) 江苏南京211189网络通信与安全紫金山实验室 江苏南京211111;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 计算机网络;
  • 关键词

    加密流量识别; VPN流量; 信息熵; 胶囊神经网络;

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