公开(公告)号：CN115189936B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202210796254.3

申请日：2022-07-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 许昱玮 ,  黄信旭 ,  杨华斌 ,  汪磊 ,  胡晓艳 ,  程光

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明设计了一种基于特征选择的Tor隐藏服务流量识别方法。该方法通过构建基于云服务器的隐藏服务流量采集系统来完成Tor版本3隐藏服务流量采集与数据预处理，通过设计一种特征选择算法来为不同识别模型构建最优特征子集。隐藏服务流量采集与数据预处理主要包括构建基于云服务器的流量采集系统、Tor隐藏服务流量采集、Tor隐藏服务流量数据预处理。特征选择算法以mRMR算法为基础通过改善相关冗余的估计误差与减少无关冗余的负面影响来为不同的识别模型构建最优特征子集，从而在保证识别准确率与误报率的前提下降低识别模型的实际部署开销。

公开(公告)号：CN115189936A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210796254.3

申请日：2022-07-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 许昱玮 ,  黄信旭 ,  杨华斌 ,  汪磊 ,  胡晓艳 ,  程光

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明设计了一种基于特征选择的Tor隐藏服务流量识别方法。该方法通过构建基于云服务器的隐藏服务流量采集系统来完成Tor版本3隐藏服务流量采集与数据预处理，通过设计一种特征选择算法来为不同识别模型构建最优特征子集。隐藏服务流量采集与数据预处理主要包括构建基于云服务器的流量采集系统、Tor隐藏服务流量采集、Tor隐藏服务流量数据预处理。特征选择算法以mRMR算法为基础通过改善相关冗余的估计误差与减少无关冗余的负面影响来为不同的识别模型构建最优特征子集，从而在保证识别准确率与误报率的前提下降低识别模型的实际部署开销。

公开(公告)号：CN116405296A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310394694.0

申请日：2023-04-13

Applicant: 东南大学

Inventor： 许昱玮 ,  杨华斌 ,  徐正欣 ,  曹捷 ,  袁亚丽 ,  程光

IPC: H04L9/40 ,  H04L61/4511 ,  H04L67/02 ,  H04L41/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明涉及一种基于双通道结构的多域名隐藏服务网站指纹攻击方法，通过构建基于云服务器的多域名隐藏服务流量采集系统来完成Tor第三版本多域名隐藏服务的域名收集与归类、流量采集以及数据预处理。基于隐藏服务加载行为差异，提出了一种新的输入，并通过设计一种双通道结构的网站指纹攻击方法，分别通过卷积神经网络和长短时记忆模型提取不同通道输入中的空间特征信息和时间特征信息，将两种特征进行拼接融合送入分类网络，从而提高网站指纹攻击方法对从属于同一个站点的不同域名的特征学习能力。该方案通过并行双通道结构来捕获隐藏服务站点每个不同域名流量的时空特征并进行特征结合，提高多域名复杂特征环境下的隐藏服务网站指纹攻击准确率。