加密流量精细化分析和识别关键技术

伴随着国内外网络安全法律法规的完善，用户网络安全意识的兴起，用户隐私保护以及数字信息版权保护和网络游戏的反作弊等需求，网络流量加密呈现出必然的增长趋势。这一趋势虽然有利于保护用户的隐私与安全，但是也给流量分析带来了巨大的挑战。
本书面向因特网中加密流量真实场景，研究对加密流量进行精细化分析和识别的关键技术，包括加密视频识别、网站网页识别、用户行为识别等，旨在帮助读者全面掌握各类技术面临的挑战、最新方法及适用范围。本书适用于高等院校、科研院所进行网络安全相关技术的教学和研究，对相关领域的开发人员也具有参考价值。

前言
第1章 绪论
1.1 选题背景及意义
1.2 面临的挑战
1.2.1 加密流量样本数据集构建
1.2.2 加密流量分析模型的泛化能力
1.2.3 协议类型多样化
1.2.4 协议的快速演进
1.2.5 海量的网络流量
1.3 本书的目的和价值
第2章 大型指纹库场景中识别HTTP/1.1协议加密传输的视频
2.1 研究背景
2.2 加密视频识别基础理论
2.2.1 基于流量分析的加密视频识别原理
2.2.2 评估测度
2.2.3 相关工作
2.2.4 本章的研究内容
2.3 ADU长度精准复原方法HHTF
2.3.1 加密应用数据单元长度精准复原方法架构
2.3.2 数据集
2.3.3 TLS加密数据传输长度偏移基本原理分析
2.3.4 特征值提取
2.3.5 特征值提取中需要解决的关键问题
2.3.6 回归模型拟合结果
2.3.7 HHTF 方法的适用性
2.4 大型明文指纹库中加密视频识别
2.4.1 大型明文指纹库的构建
2.4.2 ADU匹配算法与匹配概率
2.4.3 加密视频识别方法
2.4.4 加密视频识别方法评估指标的理论计算
2.4.5 加密视频识别方法在大型模拟指纹库中的实测结果和分析
2.4.6 加密视频识别方法在小型指纹库中的实测结果和分析
2.4.7 实验结果通用性验证
2.5 本章小结
第3章 基于HTTP/3传输特性的加密视频识别
3.1 研究背景
3.2 研究方法
3.2.1 方法概述
3.2.2 从 HTTP/3流中提取音视频片段组合长度特征
3.2.3 密文长度特征修正
3.2.4 指纹匹配和视频识别
3.3 实验环境与数据
3.3.1 实验环境
3.3.2 明文指纹数据库
3.3.3 加密视频流量
第4章 基于单向流的视频内容识别
4.1 研究背景
4.2 基于单向流的视频内容识别方法
4.2.1 整体架构
4.2.2 视频明文指纹库的构建
4.2.3 从单向流中获取加密视频分段长度
4.2.4 获取修正视频指纹长度
4.3 视频指纹的匹配与识别
4.4 实验与结果分析
4.4.1 数据采集
4.4.2 评价指标
4.4.3 实验结果与分析
4.4.4 流量下载时间对识别准确率的影响
4.5 本章小结
……
第5章 高速网络中的视频流量识别
第6章 VPN加密视频流平台来源识别
第7章 基于HTTP/2传输特征的加密视频分辨率识别
第8章 面向报文采样的网站指纹识别
第9章 基于TLS分片频率特征的细粒度网页精准识别方法
第10章 基于多维复合加密流量特征的Instagram用户行为识别方法
第11章 基于服务数据矩阵的社交软件用户行为识别方法