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专利名称：一种基于对抗补丁的在线Web站点防御方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202210852629.3

专利申请（专利权）人：东南大学
权利人地址：江苏省南京市玄武区四牌楼2号

专利发明（设计）人：顾晓丹,兰威,杨明,黄茜

专利摘要：本发明公开一种基于对抗补丁的在线Web站点防御方法，该方法首先对网络流量数据的关键区域进行计算；再对对抗补丁进行生成：首先分析在线与离线防御场景的差异，对对抗补丁生成过程加以限制，之后提出面向关键区域的非目标针对性对抗补丁生成算法，并为每一个站点生成与之相对应的对抗补。蛔詈蠖远钥共苟〗凶⑷：注入过程基于WFPadTools框架设计Tor插件，首先在Tor的用户端以及网桥端进行插件部署，之后设计控制报文用于用户端与网桥端通信，最后将对抗补丁按照既定策略进行在线注入。本发明通过利用对抗补丁技术并设计补丁注入方案提高Web站点指纹防御的实用性。

主权利要求：
1.一种基于对抗补丁的在线Web站点防御方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)对网络流量数据的关键区域进行计算：关键区域计算过程将站点的网络流量序列分成多个区域，计算每个区域对分类结果的组贡献度，其中组贡献度较高的区域称为关键区域；所述步骤(1)具体流程为：(11)将网络流量序列输入卷积神经网络并获得最后一层卷积层的输出A以及目标标签得分yc；其中A共含有Z个特征图，每个特征图的大小Z＝1*I，第k个特征图中第o列的值为(12)利用反向传播计算出特征图中每一个值的梯度 如公式(1)所示，并对特征图的梯度 求均值得到特征图的权重 如公式(2)所示：k
(13)得到特征图的权重后，将每个特征图的值A 与权重 相乘之后相加得到每个点的c贡献度f，计算过程如公式(3)所示：
c c c
(14)对贡献度f进行ReLU操作得到L ，将L按长度50分为多个组，将组内每个元素的贡献度相加得到组贡献度；
(2)对对抗补丁进行生成：首先分析在线与离线防御场景的差异，对对抗补丁生成过程加以限制，之后提出面向关键区域的非目标针对性对抗补丁生成算法，并为每一个站点生成与之相对应的对抗补。
所述步骤(2)具体包括：
(21)限制补丁元素取值为+1或?1，并将补丁拆分成为多个小补。柚妹扛鲂〔苟〉牡谝桓鲈匚?1，最后一个元素为+1；
(22)通过网络流量序列的长度L，带宽负载百分比B，小补丁长度plen，计算出小补丁的个数N，如公式(4)所示：(23)通过(1)得到了流量关键区域，选择前组贡献度前Q大的关键区域获得注入位置l；
(24)对对抗补丁进行生成，如公式(5)所示：
其中X是源站点流量数据集，s代表注入位置，ψ代表网络流量的补丁注入方式，yt代表站点标签，F代表Web站点指纹分类器，loss函数使用的是CrossEntropyLoss类交叉熵，通过最大化指纹分类器的分类损失来更新补。
(3)对对抗补丁进行注入：注入过程基于WFPadTools框架设计Tor插件，首先在Tor的用户端以及网桥端进行插件部署，之后设计控制报文用于用户端与网桥端通信，最后将对抗补丁按照既定策略进行在线注入；
所述步骤(3)具体包括：
(31)当用户发起站点访问请求时，客户端记录所有数据包的方向，生成实时数据包序列；
(32)当流量序列达到注入位置时，客户端首先加载该位置的小补。捍嬷蠼邮盏降纳闲惺莅罛uffer中，向网桥端发送PADDING_START控制报文，以及填充报文数量G；
(33)网桥端接收到PADDING_START报文之后，首先发送G?1个PADDING数据报文，最后发送PADDING_STARTED控制报文，告知客户端填充开始；
(34)按照小补丁策略两端交替发送PADDING数据报文；
(35)当小补丁注入结束后，客户端发送PADDING_END报文，并发送Buffer中缓存的数据包；
(36)网桥端接收到PADDING_END报文后，发送Buffer中缓存的数据包；
(37)重复(31)至(36)过程，按照对抗补丁策略注入每一个对抗小补丁。 说明书 : 一种基于对抗补丁的在线Web站点防御方法技术领域[0001] 本发明涉及涉及一种Web站点指纹防御技术,属于流量分析(TrafficAnalysis)和匿名网络(AnonymityNetwork)技术领域，具体涉及一种基于对抗补丁的在线Web站点防御方法。背景技术[0002] 互联网的不断发展导致Web技术也在不断地革新，Web承载了愈加繁多的业务种类，其中也包含了大量的用户隐私数据。Web站点指纹攻击是一种利用测信道分析方法提取目标站点特征从而识别站点的技术，首先需要使用匿名通信系统模拟用户访问目标监管站点获取流量，对获取的流量提取模式特征形成指纹并建立模型；然后对用户实际访问产生的匿名流量提取相同特征进行识别，以推测用户所访问的实际站点。因此研究其防御技术对于保护用户隐私有着重要的意义。然而，现有针对深度学习Web站点指纹攻击的防御技术都为离线场景，防御者需要在获得完整流量数据集之后才能针对单条流量生成理论优化防御策略，这导致防御方法无法在真实环境下进行有效部署，大大降低了Web站点指纹防御方法的实用性。发明内容[0003] 发明目的：针对Web站点指纹防御技术在真实场景下实用性较差的问题，本发明提出一种基于对抗补丁的在线Web站点防御方法，该方法利用对抗补丁技术，为每个站点构建通用的对抗补。⑸杓贫钥共苟∽⑷敕桨，实现补丁的实时注入。[0004] 本发明采用如下技术方案：[0005] 一种基于对抗补丁的在线Web站点防御方法，该方法包括如下步骤：[0006] (1)关键区域确定：将站点的网络流量序列分成多个区域，计算每个区域对分类结果的贡献度，其中贡献度较高的区域称为关键区域。确定关键区域可以帮助防御者找到良好的注入位置。[0007] (2)对抗补丁生成：分析在线与离线防御场景的差异，对对抗补丁生成过程加以限制，并生成面向关键区域的非目标针对性对抗补丁[0008] (3)对抗补丁注入：基于WFPadTools框架设计Tor插件，在Tor的用户端以及网桥端进行部署，将对抗补丁按照注入位置l在线进行注入。[0009] 进一步地，所述步骤(1)具体包括：[0010] (11)将网络流量序列输入卷积神经网络并获得最后一层卷积层的输出A以及目标标签得分yc(即没有经过softmax的值)。其中A共含有Z有个特征图，每个特征图的大小Z＝1*I。第k个特征图中第i列的值为[0011] (12)利用反向传播计算出特征图中每一个值的梯度 如公式(1)所示，并对特征图的梯度 求均值得到特征图的权重 如公式(2)所示：[0012][0013][0014] (13)得到特征图的权重后，将每个特征图的值Ak与权重 相乘之后相加得到每个c点的贡献度f，计算过程如公式(3)所示：[0015][0016] (14)对贡献度fc进行ReLU操作得到Lc，将Lc按长度50分为多个组，将组内每个元素的贡献度相加得到组贡献度。[0017] 进一步地，所述步骤(2)具体包括：[0018] (21)限制补丁元素取值为+1或?1，并将补丁拆分成为多个小补。柚妹扛鲂〔苟〉牡谝桓鲈匚?1，最后一个元素为+1；[0019] (22)通过网络流量序列的长度L，带宽负载百分比B，小补丁长度plen，计算出小补丁的个数N，如公式(4)所示：[0020][0021] (23)通过(1)得到了流量关键区域，选择前组贡献度前Q大的关键区域获得注入位置l；[0022] (24)对对抗补丁进行生成，如公式(5)所示：[0023][0024] 其中X是源站点流量数据集，s代表注入位置，ψ代表网络流量的补丁注入方式，yt代表站点标签，F代表Web站点指纹分类器，loss函数使用的是CrossEntropyLoss类交叉熵，通过最大化指纹分类器的分类损失来更新补丁。[0025] 进一步地，所述步骤(3)具体包括：[0026] (31)当用户发起站点访问请求时，客户端记录所有数据包的方向，生成实时数据包序列；[0027] (32)当流量序列达到注入位置时，客户端首先加载该位置的小补。捍嬷蠼邮盏降纳闲惺莅罛uffer中，向网桥端发送PADDING_START控制报文，以及填充报文数量G；[0028] (33)网桥端接收到PADDING_START报文之后，首先发送G?1个PADDING数据报文，最后发送PADDING_STARTED控制报文，告知客户端填充开始；[0029] (34)按照小补丁策略两端交替发送PADDING数据报文；[0030] (35)当小补丁注入结束后，客户端发送PADDING_END报文，并发送Buffer中缓存的数据包；[0031] (36)网桥端接收到PADDING_END报文后，发送Buffer中缓存的数据包；[0032] (37)重复(31)至(36)过程，按照对抗补丁策略注入每一个对抗小补丁。[0033] 有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：[0034] 1.对流量关键区域进行确定，找到更加适合插入补丁的位置，在提高防御成功率的同时，降低了防御所带来的带宽开销、实践开销。[0035] 2.大多数Web站点指纹防御方案针对单条流量生成理论优化防御策略，本发明利用对抗补丁技术，生成每个站点通用的对抗补。芄皇视τ捎谕缪映俚任侍馑耐缌髁勘浠，提高了Web站点指纹防御技术的实用性。[0036] 3.分析在线与离线防御场景的差异，对对抗补丁的生成过程加以限制，使得生成的防御策略更加符合在线场景需求，同样提高了Web本站点防御技术的实用性。附图说明[0037] 图1是本发明防御场景示意图。[0038] 图2是本发明的关键区域确定示意图。[0039] 图3是本发明对抗补丁注入过程示意图。具体实施方式[0040] 本发明设计并实现基于对抗补丁的在线Web站点指纹防御技术，该技术分为三个部分，分别是关键区域确定、对抗补丁生成和对抗补丁注入。具体包括：[0041] 关键区域确定[0042] 将站点的网络流量序列分成多个区域，计算每个区域对分类结果的贡献度，其中贡献度较高的区域称为关键区域。确定关键区域可以帮助防御者找到良好的注入位置，并破坏该区域内部的流量序列，关键区域确定过程图2所示：[0043] 将网络流量序列输入卷积神经网络并获得最后一层卷积层的输出A以及目标标签得分yc(即没有经过softmax的值)。其中A共含有Z个特征图，每个特征图的大小Z＝1*I。第k个特征图中第i列的值为 利用反向传播计算出特征图中每一个值的梯度 如公式(1)所示，并对特征图的梯度 求均值得到特征图的权重 如公式(2)所示。得到特征图的权k c重后，将每个特征图的值A与权重 相乘之后相加得到每个点的贡献度f ，计算过程如公式(3)所示。[0044][0045][0046][0047] 对贡献度fc进行ReLU操作得到Lc，将Lc按长度50分为多个组，将组内每个元素的贡献度相加得到组贡献度。具体算法流程如下：[0048][0049] 对抗补丁生成[0050] 对抗补丁技术来源于计算机视觉领域，属于注入对抗扰动的一种方法，但是与传统的对抗扰动方法不同，防御者不局限于注入特定于原样本的且难以被察觉的微小扰动，而是将目标放在生成一种通用的对抗补丁上，对于生成好的补。宦鄯胖迷谌魏窝镜娜魏挝恢蒙，都能够使得分类器输出错误的目标类别。本方案分析在线与离线防御场景的差异，对对抗补丁生成过程加以限制，并生成面向关键区域的非目标针对性对抗补丁。[0051] 本发明对传统对抗补丁生成过程加以限制，使得其更好的适应在线Web站点指纹防御场景，具体算法流程如下：[0052][0053] 首先通过(1)计算源站点组贡献度得分Socre，之后计算源站点流量数据集中站点流量序列的最小长度L，并将原站点流量数据集Xw，每一段小补丁的长度p_len，带宽负载百分比B，迭代次数T，分类模型M，损失函数Loss作为参数输入进算法当中。[0054] 算法首先通过计算L*B得到能够注入填充包的最大个数，再将结果除以plen便得到了小补丁个数N，即需要在N个组中注入小补。琋的大小不超过组的总个数。之后算法初始化N个小补丁组成完整的对抗补。贝幼楣毕椎梅种醒∪」毕锥惹癚大的组，得到注入位置S。接下来，对每一条原始的网络流量序列按照注入位置S注入对抗补。咛宥，算法对于每一个关键区域，在区域内随机选择一个注入位置进行小补丁的注入，此种做法是因为在在线流量注入过程中，无法保证补丁精确地注入到指定的位置上，因此，随机选择位置的做法可以保证补丁对区域内部注入位置的变化具有鲁棒性。[0055] 此后，算法计算补丁注入之后的损失值，并利用随机梯度下降(StochasticGradientDescent，SGD)进行反向传播来更新补丁元素取值。为了应用SGD，本文在补丁优化的过程中放松对补丁内元素的限制，允许它的值是位于[?1，1]之间的连续值，当优化结束之后，对于补丁内小于0的元素，本文将其变为?1，对于补丁内大于0的元素，本文将其变为+1。这种做法被广泛地用于解决离散优化问题，保证了反向传播能够顺利进行。最后迭代T次，生成关于该站点通用的对抗补丁。[0056] 对抗补丁注入[0057] 对抗补丁注入需要需要Tor用户端以及Tor网桥端相互配合，将生成好的对抗补丁序列按照补丁位置实时注入流量序列中。因此，本文借助WFPadTools开源框架编写Tor的插件，实现网络数据包延迟以及虚拟数据包的注入。[0058] 本发明通过修改torrc文件来使用使得Tor能够使用自定义的插件以及网桥进行网络流量传输。核心配置如下所示：[0059] 客户端配置[0060][0061] 网桥端配置[0062] AssumeReachable1[0063] PublishServerDescriptor0[0064] Exitpolicyreject*:*[0065] ORPort4053[0066] BridgeRelay1[0067] ServerTransportListenAddrMLPatch0.0.0.0:40535[0068] ServerTransportPluginMLPatchexec/wfpadtools/bin/obfsproxy\[0069] ??log?min?severity＝debug\[0070] ??log?file＝/root/mlpatch_server/mlpatch?server.log\[0071] managed[0072] 对抗补丁注入过程如图3所示，客户端以及网桥端存在两种状态，分别是正常状态以及填充状态，正常状态下，两端不延迟、不填充报文，只对接收到的报文进行转发，填充状态下，两端将接收到的报文存储在Buffer中，并相互发送填充报文。当用户发起站点访问请求时，客户端记录每一个数据包的方向，生成实时数据包序列。一旦流量序列达到填充点，客户端首先加载对抗补。⑶谢豢突Ф俗刺畛渥刺，缓存之后接收到的上行数据包至Buffer中，最后向网桥端发送PADDING_START控制报文，以及填充报文数量G。网桥端接收到PADDING_START报文之后，首先也将自己的状态转变为填充状态，之后发送G?1个PADDING数据报文，最后一个报文发送PADDING_STARTED，告知客户端填充开始，第一段报文已经发送完成。客户端接收到PADDING_STARTED报文之后，便继续按照对抗补丁策略发送PADDING报文。最后直到补丁填充完成，客户端发送PADDING_END报文，将客户端状态切换为正常状态，并发送Buffer中缓存的数据包。网桥端接收到PADDING_END报文后，也将状态切换为正常状态，发送Buffer中缓存的数据包。完成一个小补丁的注入，对于补丁中的每一个小补。馗匆陨喜僮，最终完成对抗补丁注入。[0073] 最后应当说明的是：以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制，尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。

专利地区：江苏

专利申请日期：2022-07-20

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN115225383B