公开(公告)号：CN116032543A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211569668.9

申请日：2022-12-08

Applicant: 江苏大学

Inventor： 王良民 ,  李唱 ,  宋香梅 ,  陈向益 ,  何刘坤 ,  路通 ,  周强

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开一种抗特征不稳定的Tor App流量分析方法与系统，首先对依托于Tor运行的手机App产生的流量提取基础特征和双向统计作为候选特征集合，然后，从候选特征集合中选择一个子集作为流量的表征，通过解决应用类型组合优化问题，过滤出N种特定应用类型的流量，从候选特征集合选择N个特征子集，通过解决一个最优组合问题，迭代选择特定应用类型适合的机器学习模型和特征集合，以实现高准确率地识别Tor App。本发明解决了由于移动环境的不稳定性，app工作内容的多样性以及依托于Tor运行的新app的不断增加，导致Tor App流量分析时特征不稳定的问题。

公开(公告)号：CN115913992A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211592847.4

申请日：2022-12-13

Applicant: 江苏大学

Inventor： 周强 ,  王良民 ,  路通 ,  朱会娟 ,  冯丽 ,  宋香梅 ,  申屠浩

IPC: H04L41/14 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/232 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  H04L47/2441

Abstract: 本发明公开一种基于小样本机器学习的匿名网络流量分类方法，将采集的流量数据与待分类的数据通过深度神经网络映射到特征空间，原始标注数据用于深度分类模型预训练，少量新采集的标注数据用于在特征空间中计算流量数据特征的类别中心，以该类别中心作为待分类目标流量数据的聚类中心进行聚类，对待分类的目标流量数据赋予伪标签，通过优化原始标注流量数据的和目标伪标注数据的分类损失函数，完成原始标注数据的知识迁移，从而降低数据时效对模型的影响，消除因数据时效性带来的训练数据和待分类数据分布差异问题。本发明解决了由于匿名系统更新而导致原始采集的流量序列数据时效性降低，从而使得匿名网络流量分类算法性能下降的问题。

公开(公告)号：CN116015969A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310021965.8

申请日：2023-01-07

Applicant: 江苏大学

Inventor： 路通 ,  周强 ,  王良民 ,  宋香梅 ,  赵蕙 ,  朱会娟 ,  冯丽

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开一种基于流量前域对抗混淆的网站指纹防御方法，针对网络用户产生的网络流量，基于对抗学习方法，在网络流量前域填充虚拟数据包，生成网络流量对抗样本，混淆网络流量模式信息，成功抵御了基于深度神经网络的网站指纹攻击。首先采集网络用户的非敏感网站访问流量作为目标流量集，然后随机选取目标流量集中某个非敏感流量，针对敏感流量，基于对抗学习技术在流量前域填充虚拟数据包，让敏感流量和非敏感流量无法被判别器分辨出来，使得敏感流量模式趋向于非敏感流量，以此来混淆深度网站指纹攻击分类器。本发明能够实现网站流量的智能混淆，解决了匿名网络中网页访问的隐私保护问题。