Page 341 - 《软件学报》2021年第10期

吴桦 等:大型指纹库场景中加密视频识别方法 3313

部匹配是可能的.因此,在实际进行匹配时,并不是将视频播放过程中的所有 ADU 进行匹配,而只是使用部分
ADU 与指纹库匹配,而且需要匹配的 ADU 数量越少越好.

Fig.1 Video plaintext fingerprint and transmission fingerprint
图 1 视频明文指纹和传输指纹

DASH视频服务器 DASH视频播放器
MPD请求、
MPD MPD
响应和数据解析
片段 片段

片段 片段
视频片段URL
... ...
视频播放器
片段 片段 视频片段的请求
HTTP请求与响应
片段 片段 和响应解析

Fig.2 DASH video transmission
图 2 DASH 视频传输
在数据被加密传输的背景下,已有研究中获得 ADU 的长度特征都是利用了 HTTP1.1 流水线模式传输特点
(如图 3 所示) [19] .在使用 HTTP1.1 流水线模式的 TCP 连接中,服务器响应给客户端的 ADU 是按照客户端的请
求顺序发送的,对同一个请求的响应数据包序列,其 TCP 头部的响应序列号是一样的.通过分析 TCP 报头信息,
将属于同一个 ADU 的响应数据包负载长度进行加总,就可以得到 1 个 ADU 的 1 次加密传输的数据长度.自适
应流媒体传输过程中一个视频 ADU 就是视频的一个片段.统计视频播放过程中的所有 ADU 加密传输的长度
和顺序,就可以得到这次播放的视频传输指纹.
有了视频的明文指纹和传输指纹以后,将视频传输指纹与视频指纹库中明文指纹进行匹配,如果两者匹配
成功,就可以识别出用户播放的视频内容.因此,我们需要明确指纹库的构建方式.