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Optimal Packet Camouflage Against Traffic Analysis
ACM Transactions on Privacy and Security ( IF 2.3 ) Pub Date : 2021-08-19 , DOI: 10.1145/3442697
Louma Chaddad 1 , Ali Chehab 1 , Imad H. Elhajj 1 , Ayman Kayssi 1
Affiliation  

Research has proved that supposedly secure encrypted network traffic is actually threatened by privacy and security violations from many aspects. This is mainly due to flow features leaking evidence about user activity and data content. Currently, adversaries can use statistical traffic analysis to create classifiers for network applications and infer users’ sensitive data. In this article, we propose a system that optimally prevents traffic feature leaks. In our first algorithm, we model the packet length probability distribution of the source app to be protected and that of the target app that the source app will resemble. We define a model that mutates the packet lengths of a source app to those lengths from the target app having similar bin probability. This would confuse a classifier by identifying a mutated source app as the target app. In our second obfuscation algorithm, we present an optimized scheme resulting in a trade-off between privacy and complexity overhead. For this reason, we propose a mathematical model for network obfuscation. We formulate analytically the problem of selecting the target app and the length from the target app to mutate to. Then, we propose an algorithm to solve it dynamically. Extensive evaluation of the proposed models, on real app traffic traces, shows significant obfuscation efficiency with relatively acceptable overhead. We were able to reduce a classification accuracy from 91.1% to 0.22% using the first algorithm, with 11.86% padding overhead. The same classification accuracy was reduced to 1.76% with only 0.73% overhead using the second algorithm.

中文翻译:

针对流量分析的最优数据包伪装

研究证明,本应安全的加密网络流量实际上受到多方面隐私和安全侵犯的威胁。这主要是由于流特征泄露了有关用户活动和数据内容的证据。目前,攻击者可以使用统计流量分析为网络应用程序创建分类器并推断用户的敏感数据。在本文中,我们提出了一种可以最佳地防止流量特征泄漏的系统。在我们的第一个算法中,我们对要保护的源应用程序的数据包长度概率分布以及源应用程序将类似于的目标应用程序的数据包长度概率分布进行建模。我们定义了一个模型,该模型将源应用程序的数据包长度更改为目标应用程序中具有相似 bin 概率的那些长度。这会通过将变异的源应用程序识别为目标应用程序来混淆分类器。在我们的第二个混淆算法中,我们提出了一个优化方案,导致在隐私和复杂性开销之间进行权衡。出于这个原因,我们提出了一个网络混淆的数学模型。我们分析地制定了选择目标应用程序的问题以及从目标应用程序变异到的长度。然后,我们提出了一种算法来动态解决它。在实际应用程序流量跟踪上对所提出模型的广泛评估显示了显着的混淆效率和相对可接受的开销。使用第一种算法,我们能够将分类准确率从 91.1% 降低到 0.22%,填充开销为 11.86%。使用第二种算法,相同的分类精度降低到 1.76%,开销仅为 0.73%。我们提出了一个优化的方案,导致隐私和复杂性开销之间的权衡。出于这个原因,我们提出了一个网络混淆的数学模型。我们分析地制定了选择目标应用程序的问题以及从目标应用程序变异到的长度。然后,我们提出了一种算法来动态解决它。在实际应用程序流量跟踪上对所提出模型的广泛评估显示了显着的混淆效率和相对可接受的开销。使用第一种算法,我们能够将分类准确率从 91.1% 降低到 0.22%,填充开销为 11.86%。使用第二种算法,相同的分类精度降低到 1.76%,开销仅为 0.73%。我们提出了一个优化的方案,导致隐私和复杂性开销之间的权衡。出于这个原因,我们提出了一个网络混淆的数学模型。我们分析地制定了选择目标应用程序的问题以及从目标应用程序变异到的长度。然后,我们提出了一种算法来动态解决它。在实际应用程序流量跟踪上对所提出模型的广泛评估显示了显着的混淆效率和相对可接受的开销。使用第一种算法,我们能够将分类准确率从 91.1% 降低到 0.22%,填充开销为 11.86%。使用第二种算法,相同的分类精度降低到 1.76%,开销仅为 0.73%。我们分析地制定了选择目标应用程序的问题以及从目标应用程序变异到的长度。然后,我们提出了一种算法来动态解决它。在实际应用程序流量跟踪上对所提出模型的广泛评估显示了显着的混淆效率和相对可接受的开销。使用第一种算法,我们能够将分类准确率从 91.1% 降低到 0.22%,填充开销为 11.86%。使用第二种算法,相同的分类精度降低到 1.76%,开销仅为 0.73%。我们分析地制定了选择目标应用程序的问题以及从目标应用程序变异到的长度。然后,我们提出了一种算法来动态解决它。在实际应用程序流量跟踪上对所提出模型的广泛评估显示了显着的混淆效率和相对可接受的开销。使用第一种算法,我们能够将分类准确率从 91.1% 降低到 0.22%,填充开销为 11.86%。使用第二种算法,相同的分类精度降低到 1.76%,开销仅为 0.73%。使用第一种算法,我们能够将分类准确率从 91.1% 降低到 0.22%,填充开销为 11.86%。使用第二种算法,相同的分类精度降低到 1.76%,开销仅为 0.73%。使用第一种算法,我们能够将分类准确率从 91.1% 降低到 0.22%,填充开销为 11.86%。使用第二种算法,相同的分类精度降低到 1.76%,开销仅为 0.73%。
更新日期:2021-08-19
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