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对SSL/TLS协议的安全研究属于隐私增强保护和旁信道隐私泄露领域，在国外，对此已有相当的研究成果。在2003年，Andrew Hintz 提出了一种基于流量分析的方法，利用HTTP 1.0协议的特点，一个TCP连接只传输一个文件，攻击者能识别每个对象的大小，从而完成了指纹的制作，然后通过对对象数量的比对和对象大小的匹配进行识别。Dominik Herrmann等人提出了使用改进的朴素贝叶斯分类器进行站点指纹攻击，用IP数据包作为指纹搜集，统计出现频率作为贝叶斯分类器的原始输入参数。Liming Lu等人使用有序序列进行指纹制作和识别，并且只使用非MTU数据包作为指纹搜集，用计算序列距离的方法进行识别。George Dean Bissias等人提出了使用数据包到达间隔进行加密流量识别，以数据包大小和到达时间作为指纹搜集。一种新的基于上下文的并结合社会工程学的攻击在被提及，这是一种非常危险的攻击，然而由于其制作指纹和用户行为的揣测的难度，还未得到广泛的研究。以上这些方法在进行站点分类时都得到了极高的精确度，但分析其各种基于的理论基础，并不是很准确。比如SSL/TLS协议在加密明文时存在填充，所以同样长度的数据，分不同的次数加密，得出的密文的长度是不一样的；根据代理服务器的具体实现，并不是每一个的对象在传输过程中只有最后一个包才是非MTU大小；而网络情况的改变，会改变数据包到达间隔；虽然主流浏览器大体遵循从上至下的解析HTML页面并发送相应请求，但这个顺序信息在HTTP 1.1协议新的特性——TCP持久化的影响下，变得不稳定，基于时许的分析所得到的精确度将受到极大的影响。被分类的加密数据流是属于一个站点的，且长度也接近或完全为访问一个完整站点的长度。不难看出，在这种情况下，分类效果都很好。8406
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