【摘 要】
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随着匿名通信技术的不断发展和人们隐私保护意识的日益增强,人们访问匿名网络的趋势正逐渐上升。然而,Tor（The Second-Generation Onion Router）、I2P（Invisible Internet Project）、Freenet等暗网匿名通信工具作为搭建匿名通信的桥梁,其复杂性和高度隐蔽性极大保护了使用者的隐私,也成为暗网中违法犯罪分子隐匿其行踪的工具。面临暗网中的非法活
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随着匿名通信技术的不断发展和人们隐私保护意识的日益增强,人们访问匿名网络的趋势正逐渐上升。然而,Tor（The Second-Generation Onion Router）、I2P（Invisible Internet Project）、Freenet等暗网匿名通信工具作为搭建匿名通信的桥梁,其复杂性和高度隐蔽性极大保护了使用者的隐私,也成为暗网中违法犯罪分子隐匿其行踪的工具。面临暗网中的非法活动威胁,亟需对暗网流量进行追踪溯源以加强网络监管。近年来,基于机器学习与深度学习的暗网流量检测与分析方法已逐渐取代传统的检测方法,效率与准确度得到大幅提升。虽然现有暗网流量检测与分析方法的研究已取得一定进展,但仍存在以下问题:1)暗网流量在海量网络流量中数量极为稀少,不平衡的数据分布给暗网流量追踪溯源的准确性带来了困难与挑战;2)现有网站指纹攻击方法存在封闭世界场景下准确度低的问题,而开放世界场景下需要加入大量非监控网站样本训练攻击模型,不仅增加训练开销,且泛化能力较差。针对以上两个问题,本文的主要工作和贡献如下:1)针对暗网流量样本稀少而难以检测的问题,本文提出了一种数据增强算法CDBC（Chebyshev Distance-based Between-Class Learning）,并将其用于暗网流量检测。CDBC通过计算小样本的近邻选取互异样本对,进而生成类间样本及标签以增强小样本的分类边界,有效提高了分类器的检测性能。基于多种机器学习分类模型,实现了 99.99%的暗网流量检测准确率和99.34%的暗网应用类型流量检测准确率;2)针对现有网站指纹攻击方法准确度低和泛化能力弱的缺陷,本文提出了一种基于深度学习的网站指纹攻击方法 DRFP（Deep Learning and Reconstruction-based Website Fingerprinting Attack）。DRFP基于卷积神经网络和自编码器结构增强监控网站的样本表示能力,在封闭世界下的一个无防御和两个有防御数据集上的准确率分别达到了97.92%、90.39%和60.66%;DRFP基于极值理论和开放集识别思想提高了模型的泛化能力,在训练集中不含非监控网站样本的情况下,在开放世界下的一个无防御数据集和两个防御数据集上达到了 95.18%、84.51%和51.96%的真正率,超过了主流网站指纹攻击模型。
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