TLS 报文分析记录

struct {


ProtocolVersion client_version;


Random random;


SessionID session_id;


CipherSuite cipher_suites;


CompressionMethod compression_methods;


select (extensions_present) {


 case false:


 struct {};


 case true:


 Extension extensions;


};


} ClientHello; http://tools.ietf.org/html/rfc5246#section-7.4.5






Transport Layer Security (TLS) Extensions


http://www.iana.org/assignments/tls-extensiontype-values/tls-extensiontype-values.xml


Transport Layer Security (TLS) Parameters


http://www.iana.org/assignments/tls-parameters/tls-parameters.xml


16 03 01 00 6B 01 00 00 67 03 01 51 71 67 53 7E F2 BF 7F F2 EA F3 8D 85 5E 23 85 C3 34 7D 31 88 C9 2D 33 85 5F 8E C1 31 32 05 54 00 00 2C 00 FF 00 39 00 38 00 35 00 66 00 33 00 32 00 05 00 04 00 2F 00 16 00 13 FE FF 00 0A 00 15 00 12 FE FE 00 09 00 64 00 62 00 03 00 06 01 00 00 12 00 00 00 0E 00 0C 00 00 09 67 6D 61 69 6C 2E 63 6F 6D 

Package total length = 112

16    --> Tls Header   ( 16 : Plaintext   17 : ciphertext)

03 01 --> TLS Version (v1.0)  03 02 (v1.1)

00 6B --> Following data length = 107 = (112-5)

01 00 --> ClientHello Header 01:Client 02:Server

00 67 --> Following data length= 103 = (107-4)

03 01 --> TLS Version


struct {


 uint32 gmt_unix_time;


 opaque random_bytes[28];


} Random;


51 71 67 53 --> gmt_unix_time

7E F2 BF 7F F2 EA F3 8D 85 5E 23 85 C3 34 7D 31 88 C9 2D 33 85 5F 8E C1 31 32 05 54  (28+4 = 32Byte) --> ClientHello field: random

20    --> ClientHello field: session length (32)

51 71 67 59 C9 A6 6E 17 C1 B4 

96 CF 66 87 D9 91 88 6D A7 3B 

6F 3B 63 77 30 1F 71 4C 7B C1 70 B4 --> ClientHello field: session id

00 2C --> ClientHello field: cipher suite length (44 = 2*12)

00 FF 00 39 00 38 00 35 00 66 

00 33 00 32 00 05 00 04 00 2F 

00 16 00 13 FE FF 00 0A 00 15 

00 12 FE FE 00 09 00 64 00 62 00 03 00 06  --> ClientHello field: cipher suite(s)

01 --> ClientHello field: compression support, length (1)

00 --> ClientHello field: compression support, no compression (0) 

00 12 -->ClientHello field: extension length (18)

00 00 00 0E 00 0C 00 00 09 67 6D 61 69 6C 2E 63 6F 6D --> externsion content


---Server respond hello ---


struct {


  ProtocolVersion server_version;


  Random random;


  SessionID session_id;


  CipherSuite cipher_suite;


  CompressionMethod compression_method;


  select (extensions_present) {


 case false:


 struct {};


 case true:


 Extension extensions<0..2^16-1>;


  };


} ServerHello;


Package total length = 2099


16    --> Tls Header

03 01 --> TLS Version (v1.0)  03 02 (v1.1)

08 2E --> Following data length (2049)

02 00 --> ServerHello Header 01:Client 02:Server

00 4D --> Data Length = 77

03 01 --> TLS Version 

51 71 67 59 --> gmt_unix_time



84 9E 59 7B 4B 12 C6 6C 8E 34 30 86 1A 22 2A A9 00 0B FE 3C 0B 66 BB DB 44 62 B0 70 --> ServerHello field: random

20 --> ServerHello field: session length (32)

51 71 67 59 C9 A6 6E 17 C1 B4 

96 CF 66 87 D9 91 88 6D A7 3B 

6F 3B 63 77 30 1F 71 4C 7B C1 70 B4 --> ServerHello field: session id (32)

00 39  --> selected cipher suite

00 00 05 FF 01 00 01 00 

................................

数据的抓取是从与 gmail.com TLS的握手过程
### TLS加密流量分析的方法和工具 #### 方法概述 TLS加密流量分析通常涉及以下几个方面:解密已知密钥的流量、分析未解密流量的行为特征以及使用机器学习或深度学习技术对未知流量进行分类。 1. **解密已知密钥的流量** 使用Wireshark这样的网络协议分析工具,配合预共享密钥(Pre-Master Secret)或其他密钥材料,可以解密并查看TLS流量的内容。这需要获取服务器的私钥或者通过合法手段获得会话密钥[^1]。 2. **行为特征分析** 对于无法解密的流量,可以通过分析其行为特征来进行研究。这些特征可能包括但不限于数据包大小分布、时间间隔模式、流持续时间和频率等。这种方法不需要访问实际内容即可推断某些信息[^4]。 3. **机器学习/深度学习模型的应用** 随着AI技术的发展,越来越多的研究者尝试利用监督或无监督学习算法来识别不同类型的服务或应用所产生的加密流量。相比传统手动提取特征的方式,DL方法能更有效地发现隐藏在网络活动背后复杂关系[^4]。 #### 推荐使用的工具 以下是几种常用的用于TLS加密流量分析的工具: - **Wireshark**: 支持多种协议解析, 并允许导入必要的密钥文件以显示明文HTTP(S)通信记录; 同时也提供了强大的过滤器功能帮助快速定位感兴趣的事件[^1]. - **tcpdump**: 虽然它本身并不具备直接展示高层语义的能力, 但它非常擅长捕捉原始IP层及以上所有层次的数据帧以便后续进一步加工处理. - **Bro/Zeek**: 这是一款专注于网络安全监控的日志生成平台, 它内置了许多针对特定场景定制化的脚本模块可以直接输出结构化结果供分析师消费. - **Scapy**: Python库形式存在的一种交互式报文构造与发送接收框架, 用户完全可以按照自己需求定义任意复杂的测试用例甚至模拟整个攻击过程. - **TensorFlow/Keras & PyTorch**: 当采用先进的人工智能策略解决难题时候必然少不了这两个主流开源项目的支持, 开发人员借助它们构建自定义神经网络架构完成目标任务比如预测恶意样本类别等等操作变得轻而易举.[^4] ```python import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载数据集... X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test_scaled, y_test)) ``` #### 注意事项 在执行任何类型的流量拦截之前,请务必确认拥有适当权限或许可证,以免违反隐私政策及相关法律法规规定。 ---
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