融合协议信息的TOR匿名网络流量识别方法

作者：杨刚; 姜舟; 张娇婷; 汪俊永; 王强; 张研

来源：网络安全与数据治理, 2023, 42(12): 41-47.

DOI：10.19358/j.issn.2097-1788.2023.12.007

• TOR
• 混淆协议特征
• 行为特征
• lightGBM

TOR(The Onion Router)匿名网络流量识别是一项重要的加密流量检测任务，随着TOR混淆模式的迭代更新，引入OBFS4(Object-Based File System4)混淆协议后对TOR的检测较为困难。详细研究了TOR行为和混淆协议特性，将关键行为特征与OBFS4混淆协议特征进行融合，增强了面向混淆协议的TOR流量的检出能力。另外构造了包含浏览网页、视频直播、聊天等多业务数据集进行实验。结果显示，该研究方法在基于OBFS4混淆协议的TOR流量检测任务上效果显著，其中lightGBM模型检测效果最佳，在融合协议特征的方法下准确率达到98.89%。同时该方法面向不同版本的TOR流量开展复测，在不同版本的TOR流量检测任务中准确率均高于97%。

• 单位
  中国科学院大学; 中国科学院信息工程研究所