基于混合方法的IPSec VPN加密流量识别

文中提出了一种混合方法,将指纹识别与机器学习方法相结合,实现了IPSec VPN加密流量的识别。该方法首先基于负载特征从网络流量中筛选出IPSec VPN流量;接着,基于时间相关的流特征,利用随机森林算法建立了IPSec VPN流量分类模型,通过参数优化以及特征选择,整体流量识别的准确率达到了93%。实验结果验证了通过流特征提取的机器学习方法识别IPSec VPN流量的可行性;同时表明了该方法能够有效均衡识别精度与识别速度,达到了高效识别IPSec VPN加密流量的效果。

IPSec VPN安全性漏洞分析及验证

网络边界是提供访问服务的主要通道,而IPSec VPN作为网络边界防护中的关键技术,对于保障网络整体安全至关重要。分析IPSec VPN中IKE协议激进模式和OSPF路由选择协议的安全性漏洞,研究三种常规OSPF路由欺骗方式在IPSec VPN中间人攻击中的性能表现,构建IPSec VPN流量劫持模型及攻击数据包,设计IPSec VPN流量劫持算法与KEYMAT密钥获取算法。通过搭建仿真环境并选取双LSA注入路由欺骗攻击方式,实现跨网段IPSec VPN中间人攻击并验证了IPSec VPN协议的脆弱性,该结论对于网络边界设备防护、骨干网络流量保护具有重要作用。