视频流量逐渐在网络中占据主导地位,且视频平台大多对其进行加密传输。虽然加密传输视频可以有效保护用户隐私,但是也增加了监管有害视频传播的难度.现有的加密视频识别方法基于TCP(Transmission Control Protocol)传输协议头部信息和HT...视频流量逐渐在网络中占据主导地位,且视频平台大多对其进行加密传输。虽然加密传输视频可以有效保护用户隐私,但是也增加了监管有害视频传播的难度.现有的加密视频识别方法基于TCP(Transmission Control Protocol)传输协议头部信息和HTTP/1.1(HypertextTransferProtocol Version1.1)的传输模式,提取应用层音视频数据单元传输长度序列来实现视频识别.但是随着基于UDP(UserDatagramProtocol)的QUIC(QuickUDP Internet Connections)协议及基于QUIC实现的HTTP/3(HypertextTransferProtocol Version 3)协议应用于视频传输,已有方法不再适用.HTTP/3协议缺少类似TCP的头部信息,且使用了多路复用机制,并对几乎所有数据进行了加密,此外,视频平台开始使用多片段合并分发技术,这给从网络流量中精准识别加密视频带来了巨大挑战。本文基于HTTP/3协议中的控制信息特征,提出了从HTTP/3加密视频流中提取数据传输特征并进行修正的方法,最大程度复原出应用层音视频长度特征.面向多片段合并分发导致的海量匹配问题,本文基于明文指纹库设计了键值数据库来实现视频的快速识别.实验结果表明,本文提出的基于HTTP/3传输特性的加密视频识别方法能够在包含36万个真实视频指纹的YouTube大规模指纹库中达到接近99%的准确率,100%的精确率以及99.32%的F1得分,对传输过程中加人了填充顿的Facebook平台,在包含28万个真实视频指纹的大规模指纹库中达到95%的准确率、100%的精确率以及96.45%的F1得分,在具有同样特性的Instagram平台中,最高可达到97.57%的F1得分,且本方法在所有指纹库中的平均视频识别时间均低于0.4秒.本文的方法首次解决了使用HTTP/3传输的加密视频在大规模指纹库场景中的识别问题,具有很强的实用性和通用性.展开更多
基于HTTP(Hypertext Transfer Protocol)的Java文件上传组件,由于受HTTP协议及浏览器的约束和限制,都没能实现文件上传过程中进度显示的功能,仅实现了对文件上传的管理。针对现存服务器端上传组件不能显示进度的问题,通过对广泛应用的ap...基于HTTP(Hypertext Transfer Protocol)的Java文件上传组件,由于受HTTP协议及浏览器的约束和限制,都没能实现文件上传过程中进度显示的功能,仅实现了对文件上传的管理。针对现存服务器端上传组件不能显示进度的问题,通过对广泛应用的apache-commons-fileup load-1.0文件上传组件的原理及源码的研究,使用Java语言,以W eb应用服务器为环境,采用MVC(ModelV iew Controller)模式构建整体结构,运用Fac-tory,Decorator,Observer,Strategy,DAO(Data Advanced Ob ject)等模式实现组件内部控制,采用只与浏览器相关的脚本语言HTML,JAVASCR IPT,XMLHTTP等客户端显示技术,设计并实现了一种扩展性强、稳定、灵活、可定制的文件上传进度显示组件。展开更多
文摘视频流量逐渐在网络中占据主导地位,且视频平台大多对其进行加密传输。虽然加密传输视频可以有效保护用户隐私,但是也增加了监管有害视频传播的难度.现有的加密视频识别方法基于TCP(Transmission Control Protocol)传输协议头部信息和HTTP/1.1(HypertextTransferProtocol Version1.1)的传输模式,提取应用层音视频数据单元传输长度序列来实现视频识别.但是随着基于UDP(UserDatagramProtocol)的QUIC(QuickUDP Internet Connections)协议及基于QUIC实现的HTTP/3(HypertextTransferProtocol Version 3)协议应用于视频传输,已有方法不再适用.HTTP/3协议缺少类似TCP的头部信息,且使用了多路复用机制,并对几乎所有数据进行了加密,此外,视频平台开始使用多片段合并分发技术,这给从网络流量中精准识别加密视频带来了巨大挑战。本文基于HTTP/3协议中的控制信息特征,提出了从HTTP/3加密视频流中提取数据传输特征并进行修正的方法,最大程度复原出应用层音视频长度特征.面向多片段合并分发导致的海量匹配问题,本文基于明文指纹库设计了键值数据库来实现视频的快速识别.实验结果表明,本文提出的基于HTTP/3传输特性的加密视频识别方法能够在包含36万个真实视频指纹的YouTube大规模指纹库中达到接近99%的准确率,100%的精确率以及99.32%的F1得分,对传输过程中加人了填充顿的Facebook平台,在包含28万个真实视频指纹的大规模指纹库中达到95%的准确率、100%的精确率以及96.45%的F1得分,在具有同样特性的Instagram平台中,最高可达到97.57%的F1得分,且本方法在所有指纹库中的平均视频识别时间均低于0.4秒.本文的方法首次解决了使用HTTP/3传输的加密视频在大规模指纹库场景中的识别问题,具有很强的实用性和通用性.
