《表4 陌陌APP的流量混淆结果》

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《差分隐私保护的Android应用流量行为混淆方法》

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本部分同样采用SVM和训练好的BP神经网络来检测应用流量混淆处理后的样本数据。为了提高实验的准确性和普遍性，本部分采用十折交叉验证的方法，将实验样本分为10份子样本，其中9份为训练集，1份为测试集，交叉重复验证10次，每个子样本验证1次，取10次平均值，得出唯一结果。本实验所采用的样本应用均从百度手机应用市场获得，总计332个应用。以单个应用为例，表3和表4分别展示了新闻类应用和社交类应用采用3种不同参数混淆的结果，混淆后数据的特征和原始数据的特征存在明显的差异性。此外，对包括包数、连接数等6个特征对混淆结果的影响进行了分析，对于表中的6个特征，包数、连接数和平均时长对混淆结果的影响较大，因此在该混淆过程中，这3个特征是必须被考虑到的。相反，对于源端口信息熵、目的IP信息熵以及目的端口信息熵来说，其对该混淆过程的影响较小，在考虑到系统内存等其他条件下，可以适当地选择忽略这三者特征对混淆过程的影响。