SSH匿名流量网站指纹攻击方法

SSH匿名通信系统是保护信息安全和用户隐私的一种有效手段,但SSH匿名通信也有可能被用于网络犯罪活动,针对SSH匿名通信被滥用难以监管的问题,提出一种基于一维卷积神经网络的SSH匿名流量网站指纹攻击方法。该方法将特征工程与预测分类步骤整合,避免了传统指纹攻击方法中的特征提取、选择与组合的手工过程,将下行网络流按字节转换为相应数值并归一化,然后使用深度一维卷积神经网络提取高维流量指纹特征并预测分类,通过实验对100个网站目标进行指纹攻击,准确率达到92.03%,表明该方法能够对SSH匿名通信进行有效指纹攻击。