發(fā)布時間：2018-10-17 14:10

【摘要】：摘要：伴隨著IP多媒體子系統(tǒng)(IP Multimedia Subsystem, IMS)的引入,分析報告預(yù)言網(wǎng)絡(luò)電話(Voice over Internet Protocol, VoIP)用戶數(shù)必定增長。相應(yīng)地,在未來幾年,網(wǎng)絡(luò)電話垃圾(Spam over Internet Telephony, SPIT)將會成為一個非常嚴(yán)重的問題。 SPIT,是指通過VoIP網(wǎng)絡(luò)傳送的大量未經(jīng)請求的呼叫,通過播放實(shí)時媒體信息向被叫進(jìn)行商品推銷、商業(yè)廣告推廣或者惡意呼叫,對正常用戶生活造成嚴(yán)重困擾,嚴(yán)重浪費(fèi)網(wǎng)絡(luò)資源。使公共服務(wù)部門無法向公眾提供及時有效的服務(wù)。 本論文的主要工作如下：首先對IETF (Internet Engineering Task Force)等組織提出的反垃圾電話技術(shù)進(jìn)行分析,不難發(fā)現(xiàn),盡管目前已經(jīng)提出了大量的SPIT防御方法,但相關(guān)的研究仍然處于一種初始階段。然后,本文設(shè)計了一種更有效的SPIT防御方案,是基于會話發(fā)起協(xié)議(Session Initiation Protocol, SIP)的,因?yàn)镾IP解決方案占據(jù)了當(dāng)前企業(yè)市場的主體。該方案由三種關(guān)鍵機(jī)制構(gòu)成,既可以檢測機(jī)器發(fā)起型SPIT,也可以過濾人工發(fā)起型SPIT,都是有效的。第一種機(jī)制基于圖靈測試原理,使用一個判別系統(tǒng)解決SPIT研究領(lǐng)域的“首次呼叫”問題。第二種機(jī)制是利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Probabilistic Neural Network, PNN),設(shè)計了一個SPIT分類器。本文的第三種機(jī)制叫做蜜機(jī)(Honeyphone),是受蜜罐(Honeypot)思想的啟發(fā)而想到的。最后,對三種機(jī)制進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),測試和分析結(jié)果顯示,整體方案在完備性、實(shí)時性和可用性方面性能良好。同時,還歸納總結(jié)了現(xiàn)有技術(shù)方案的優(yōu)缺點(diǎn)。 總的來說,本文方案是有效的,這三種機(jī)制能夠各自實(shí)現(xiàn)獨(dú)立的功能,也能夠部署在不同位置,本文建議把這三種機(jī)制融合,將得到的信息結(jié)合在一起,以使決策更加準(zhǔn)確。
[Abstract]:Absrtact: with the introduction of IP multimedia subsystem (IP Multimedia Subsystem, IMS), the report predicts that the number of (Voice over Internet Protocol, VoIP) users will increase. Accordingly, in the next few years, (Spam over Internet Telephony, SPIT) will become a very serious problem. SPIT, refers to a large number of unsolicited calls over the VoIP network. By playing real-time media information to be called to sell goods, commercial advertising or malicious calls, the normal user life caused serious problems, serious waste of network resources. Make it impossible for public service departments to provide timely and effective services to the public. The main work of this thesis is as follows: firstly, the anti-spam telephone technology proposed by IETF (Internet Engineering Task Force) and other organizations is analyzed. It is not difficult to find that although a large number of SPIT defense methods have been proposed, the related research is still in an initial stage. Then, this paper designs a more effective SPIT defense scheme, which is based on the session initiation protocol (Session Initiation Protocol, SIP), because the SIP solution dominates the current enterprise market. The scheme consists of three key mechanisms, which can detect both machine initiated SPIT, and filter manual initiated SPIT,. The first mechanism is based on the Turing test principle and uses a discriminant system to solve the "first call" problem in the field of SPIT research. The second mechanism is to design a SPIT classifier using probabilistic neural network (Probabilistic Neural Network, PNN),). The third mechanism in this paper, called Honey Machine (Honeyphone), is inspired by honeypot (Honeypot). Finally, three mechanisms are implemented, and the results of test and analysis show that the overall scheme has good performance in completeness, real-time and usability. At the same time, the advantages and disadvantages of the existing technical scheme are summarized. In general, the proposed scheme is effective. These three mechanisms can achieve independent functions and can also be deployed in different locations. This paper proposes to combine the three mechanisms and combine the information to make the decision more accurate.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TN916.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2276925