基于特征串的应用层协议识别

随着各种P2P协议的广泛应用以及逃避防火墙检测的需要,传统的基于常用端口识别应用层协议的方法已经出现问题。文章通过分析可用的文档和实际报文TRACE,分别为七种应用层协议找出其实际交互过程中必须出现且出现频率最高的固定字段,并将这些固定字段作为协议的特征串来识别这七种协议。实验结果表明,相较于端口方法,使用特征串方法识别这七种应用层协议具有更高的准确性,并且时间消耗的增长不会超过2%。

基于流亲戚关系分组的流量识别算法

本文在对当前的流量识别算法进行深入分析研究的基础上,提出了一种基于流亲戚关系分组的面向应用的流量识别算法。其主要思想就是仔细探究同一个应用程序所产生各流的相关依赖性,根据各流间的相关依赖性将流分组,同一组中的流可以认为是同一个应用程序产生的,该方法并不对包的有效载荷进行检测,因此效率和可适应性明显增强。论文对所提出的算法进行了验证,结果表明,该算法进行流量识别的准确率较高,并且具有较强的可扩展性。

基于Netfilter的P2P流量测量系统

分析了P2P流量的特征,讨论了当前有关P2P流量识别与测量的研究现状。在分析一个通过应用层匹配来识别P2P流量的模块IPP2P基础上,给出了一个基于Netfilter的P2P流量测量系统。该系统通过高速的内核字符串匹配来识别P2P数据流,在此基础上运用连接跟踪技术进行高效的流量统计,实现对P2P流量的实时测量。

隐私敏感的深包检测技术研究

传统深包检测技术需要检测网络包的完整有效载荷,从而给用户隐私安全带来隐患。隐私敏感的深包检测技术在实现较高协议识别率情况下能够有效保护用户隐私。对深包检测技术中涉及的用户隐私进行了研究,根据有效载荷深度对隐私级别进行了划分。设计了根据隐私级别对网络包有效载荷进行截断预处理的方法。针对12种常用协议,使用隐私敏感的深包检测技术进行协议识别,结果表明,隐私敏感的深包检测技术可以获得80%以上的准确率,并严格地限制了用户隐私的泄露。