基于PPTP-SSH隧道网关的VPN系统研究与实现

文中提出了一种基于PPTP-SSH隧道网关的VPN系统。该系统中客户端通过PPTP协议接入VPN系统,进入系统的客户端数据包通过iptables重定向或UDP到TCP的转换进入透明SOCKS代理,将原有的TCP连接转换为SOCKS连接,最后通过SSH隧道访问内部网络。本系统支持包括移动终端设备在内的多种客户端设备,支持穿越NAT及访问IPv6网络。实际应用表明,该系统很好地满足了VPN系统的易用性和灵活性的要求。

基于SSH隧道的地址端口映射

使用SSH，借用公网合法IP地址建立本地SSH隧道，可绕过防火墙直达内部网络资源，透明NAT后的主机或者服务器。

基于云技术和SSH反向隧道技术的视频监控机器人设计

以树莓派为控制和通讯核心,融合云技术和嵌入式技术,设计了一套基于互联网的远程实时监控机器人系统。系统使用云服务器作为中转,通过SSH反向隧道技术,实现了移动端和监控机器人的跨局域网通讯。设计中控制指令和视频数据分别采用TCP和UDP协议进行实时传输。经测试,此系统能够满足用户随时随地远程控制机器人,并观看实时监控视频的需求,有较广泛的应用前景。

基于机器学习的SSH应用分类研究

SSH作为一种加密通讯协议,不仅为远程登录等服务提供了安全保障,其隧道应用还可以封装一些其他未知应用,对网络安全产生了一定的潜在影响,因此需要准确识别出这些应用,并及时采取相应措施,维护网络安全.由于SSH协议的加密特性,通常采用基于流量统计特征的方法对其进行识别,且多是采用有监督的机器学习方法.通过对无监督机器学习方法与有监督机器学习方法的对比,比较了C4.5,SVM,BayesNet,K-means,EM这5种机器学习方法对SSH应用的分类效果,证实了通过机器学习方法来识别SSH应用是可行的.实验结果显示无监督的K-means方法具有最好的分类效果,对SSH隧道中的HTTP应用的识别准确率最高,达到了99%以上.

基于树莓派智能家居远程监控系统的设计与研究

在当前物联网、云计算等高新技术的快速发展下,智能家居远程监控系统作为物联网的重要一环正被越来越多的人关注,视频监控系统已变为智能家居不可忽缺的一部分。但是,当前市场的视频监控系统价格、能耗、实用性以及距离等因素,阻碍了智能监控系统的发展。因此,以树莓派3B+嵌入式处理平台为基础,搭载开源的MJPG-streamer项目进行远程视频传输,通过SSH反向隧道技术,实现了在PC和手机客户端通过Web浏览器进行实时监控。实验表明,该效果能较好地满足市场要求。