一种基于冲激序列响应的Tor网络流量感知方法技术

本发明专利技术提供了一种基于冲激序列响应的Tor网络流量感知方法，包括：利用抓包工具从Tor网络中捕获数据流，利用五元组信息进行初步分流；对Tor网络流量进行指纹识别，提取窗口内数据流的频域熵和直流分量两种特征并进行表征；使用动态窗口调整器比较相邻窗口的熵值，动态调整窗口的大小；将特征矩阵输入到分类器中对网络流量数据的频域特征进行学习；根据损失值灵活调整训练批次的大小。本发明专利技术通过自适应处理策略，有效应对Tor网络环境下的复杂流量特征，能够及时做出分类决策，显著提高处理准确率和响应能力。本发明专利技术在Tor网络流量感知和管理中，特别是在流量分析、隐私保护、网络安全监控及异常检测方面，展现了广泛的应用潜力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网站指纹流量感知领域，特别涉及一种基于冲激序列响应的tor网络流量感知方法。

技术介绍

1、随着互联网和匿名通信工具的普及，tor网络成为用户隐藏身份、保护隐私的重要工具。tor网络，也称为洋葱路由器（the onion router），是一种被普遍应用的分布式匿名通信系统。然而，这也为网络安全带来了新的挑战，尤其是在非法活动检测和流量管理方面。

2、传统的tor网络流量分类技术，虽然在开放网络中表现良好，但在tor网络中，由于其加密和跳跃路由机制，传统方法的准确性和实时性显著下降。

3、近年来，深度学习技术的发展为流量感知提供了新的思路。例如，参考文献“v.rimmer, d. preuveneers, m. juárez, t. van goethem, and w. joosen. automatedwebsite fingerprinting through deep learning. in 25th annual network anddistributed system security symposiu本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于冲激序列响应的Tor网络流量感知方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包含以下步骤：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2包含以下步骤：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤3包含以下步骤:

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤3中，所述卷积神经网络的层次结构包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤4中，通过以下步骤对卷积神经网络进行训练：

7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有程序代码，...

【技术特征摘要】

1.一种基于冲激序列响应的tor网络流量感知方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包含以下步骤：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2包含以下步骤：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤3包含以下步骤:

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤3中，所述卷积神经网络的层次结构包括：

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：王圣贤，翟江涛，惠梓航，刘光杰，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：