CONTEX-T：基于Transformer时频分析的加密流量情境化利用用于设备指纹识别
密码学与安全
2026-04-17 v2
摘要
物联网（IoT）设备的快速扩张导致加密无线通信成为主要的隐私与安全保护机制。虽然加密有效保护消息内容，但来自数据包元数据和统计信息的情境信息不慎暴露设备身份。已有研究利用原始数据包统计信息及其可视化表示进行设备指纹识别和识别。然而，这些方法局限于时域，特征表示有限。为此，本文提出CONTEX-T框架，从加密流量元数据中利用时频表示进行设备级别信息的情境化利用。实验表明，时频分析提供了新的丰富特征表示，揭示了一个复杂且不断扩张的威胁格局，要求IoT安全管理采取稳健的对策。CONTEX-T首先将原始数据包长度序列转换为时频表示，然后利用视觉Transformer（ViT）进行设备识别。我们系统评估了多种时频表示技术和基于Transformer的模型，针对来自各种IoT设备的加密流量样本进行测试。CONTEX-T实现了超过99%的设备分类准确率，同时在被动地操作于可观察的情境元数据上。这表明，即便在强加密下，时频特征仍然存在，凸显了IoT网络安全和管理的关键攻击面。
关键词
引用
@article{arxiv.2601.16160,
title = {CONTEX-T: Contextual Exploitation of Encrypted Traffic for Device Fingerprinting via Transformer Time-Frequency Analysis},
author = {Nazmul Islam and Mohammad Zulkernine},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.16160},
year = {2026}
}
备注
Preprint