张腾飞，余顺争

（中山大学计算机学院，广东 广州 510006）

1 引言

第45 次《中国互联网络发展状况统计报告》[1]显示，截至2020 年3 月我国手机网民规模达8.79 亿，我国网民使用手机上网的比例高达99.3%。移动设备产生的巨大网络流量对网络管理、网络服务质量等都提出了新的要求。

移动设备中往往存储了大量的用户个人数据和通过各类App 产生的海量级数据，这些数据大多涉及个人隐私，从而导致越来越多的攻击者开始分析移动设备的网络流量，并试图从中挖掘有用的信息。因此，移动设备敏感数据的安全问题显得尤其突出[2]。除了需要设计有效的数据、位置和身份隐私保护方案之外[3-5]，如何将传统的隐私保护方案与网络流量分析相结合，使其在多样化的服务环境中实现用户隐私保护，是当前的一个重要研究方向。

当前，越来越多的移动应用开始使用加密技术为数据传输提供安全保障，这给基于网络流量分析的用户信息探测带来了挑战，主要表现在以下几个方面：1)流量加密后负载特征和流量统计特征都发生了改变；2)之前非加密的流量分析方法很难应用在加密的流量分析上，如深度包检测（DPI,deep packet inspection）技术[6]；3)加密流量常采用协议混淆进行伪装[7]，如随机端口和各种复杂的加密算法。在不破解加密数据的情况下，攻击者仍然可以窥探用户的隐私数据[5,8-16]。目前，针对移动设备的加密流量分析有两大方向：一是在传统的网络流量分析方法上进行改进；二是开发专门应用在移动设备上的加密流量分析方法。……