WebRTC指纹——深度分析（中篇）

1. 引言
在上篇中，我们建立了WebRTC审查规避系统分析的理论基础，探讨了技术背景和威胁模型。中篇将深入分析WebRTC协议栈中的具体识别特征，通过对多个主流WebRTC应用的实际协议分析，揭示不同实现之间存在的显著差异。

这些协议层面的特征差异构成了审查系统进行指纹识别的重要依据。通过系统性地分析STUN/TURN协议特征、DTLS层深度特征、媒体通道与数据通道的使用模式差异，以及网络行为模式特征，我们将为理解WebRTC规避系统的识别风险提供详实的技术证据。

本篇还将展示大规模网络流量分析实验的结果，验证理论分析的实际可行性，并评估在真实网络环境中进行WebRTC指纹识别的效果和局限性。

2. WebRTC可识别特征深度分析
2.1 STUN与TURN协议特征
STUN和TURN协议为WebRTC的NAT穿透提供关键支持，但这些协议的实现细节也可能成为指纹识别的重要依据。

在STUN协议中，通信报文包含多个可定制字段，其中SOFTWARE字段类似于HTTP协议中的User-Agent字段，不同的WebRTC实现会在此字段中标识自己的软件信息。审查者可以通过分析这些字段的内容来识别特定的应用程序。

不同WebRTC实现选择的STUN服务器地址、请求类型（如Binding、Allocate、CreatePermission等）以及是否强制使用UDP中继等行为模式都可能作为指纹识别的依据。例如，某些实现可能优先尝试直接连接，而另一些则可能立即使用TURN中继。

TURN协议的使用模式也存在明显差异。一些应用会在连接建立后立即分配TURN端口，而另一些则只在直连失败时才使用TURN服务。这些使用模式的差异为审查者提供了识别不同应用的线索。

2.2 DTLS层深度特征分析
DTLS作为TLS在无连接传输协议上的适配版本，其握手过程中包含大量可用于指纹识别的特征信息。

协议版本特征：不同的WebRTC实现支持不同的DTLS版本，包括DTLSv1.0、DTLSv1.2等。某些较新的实现可能支持DTLSv1.3，而旧版本的实现可能仍然使用DTLSv1.0。这种版本差异构成了最基本的识别特征。

加密套件配置：客户端在DTLS握手过程中提供的加密套件列表是高度特征化的。不同实现不仅在支持的加密套件数量上存在差异，在排序优先级上也有所不同。例如，某些实现可能优先选择AEAD加密模式，而另一些可能仍然支持传统的CBC模式。

扩展支持情况：DTLS握手中的扩展字段也是重要的指纹特征。不同实现对于扩展的支持程度和使用方式存在显著差异，包括椭圆曲线参数、签名算法、最大片段长度等。

证书特征：服务器端返回的证书信息包含了丰富的识别特征，包括证书的Common Name字段、有效期设置、颁发者信息、密钥长度等。这些特征往往与特定的WebRTC实现紧密关联。

2.3 媒体通道与数据通道的使用模式差异
WebRTC支持两种主要的通信模式：媒体通道和数据通道。不同应用对这两种模式的使用偏好构成了重要的识别特征。

传统的WebRTC应用（如视频通话）主要使用媒体通道传输音视频数据，这些通道通常使用SRTP或DTLS-SRTP进行加密。而像Snowflake这样的审查规避系统则专门使用数据通道，并采用DTLS进行加密。

这种使用模式的差异在网络流量中表现为不同的协议特征。媒体通道的流量通常表现为连续的、具有特定时间间隔的数据包，而数据通道的流量则更像传统的网络应用数据传输。

某些实现在密钥交换机制上也存在差异。部分实现采用SDES进行密钥交换而非DTLS，这种差异在协议层面上非常明显，容易被审查系统识别。

2.4 网络行为模式特征
除了协议层面的特征外，WebRTC应用的网络行为模式也可能成为识别的依据。

连接建立模式：不同应用在建立WebRTC连接时的行为模式存在差异。某些应用会同时尝试多个连接路径，而另一些则采用顺序尝试的方式。

流量模式：不同类型的WebRTC应用产生的流量模式存在显著差异。实时通信应用通常产生相对稳定的流量，而数据传输应用则可能产生突发性的流量。

保活机制：WebRTC连接的保活机制也可能成为识别特征。不同实现在保活包的发送频率、内容和时机上存在差异。

3. 实际应用案例的手工指纹特征分析
为了深入理解WebRTC在不同应用中的指纹特征，我们采用Wireshark等网络抓包工具对多种主流WebRTC应用进行了详细的协议层分析。

3.1 Google Hangouts特征分析
Google Hangouts作为Google开发的视频通话应用，其WebRTC实现具有以下特征：

在连接建立阶段，Hangouts使用Google自己的STUN服务器进行NAT类型检测和候选地址收集。其STUN请求中的SOFTWARE字段通常包含Chrome浏览器的版本信息。

在密钥交换方面，Hangouts采用SDES方式而非DTLS进行密钥交换。这种选择使得Hangouts的流量在协议层面上与使用DTLS的应用存在明显差异。

媒体传输方面，Hangouts使用SRTP进行音视频数据的加密传输，其RTP包头中包含了特定的扩展字段，这些字段可以作为识别Hangouts流量的重要特征。

3.2 Facebook Messenger深度分析
Facebook Messenger的WebRTC实现在不同平台上表现出不同的特征：

浏览器版本特征：在桌面浏览器中，Messenger使用DTLS进行数据通道加密，支持DTLSv1.2协议。其客户端提供的加密套件列表相对较短，主要包含现代化的AEAD加密模式。

移动设备特征：在移动设备上，Messenger采用SDES进行密钥交换，这与桌面版本存在显著差异。这种平台相关的实现差异为识别提供了额外的线索。

TURN使用模式：Messenger表现出强制使用TURN中继的行为模式，即使在网络条件允许直连的情况下也会使用中继服务。这种行为模式在网络流量中表现为所有数据都经过Facebook的中继服务器。

证书特征：Messenger在DTLS握手中使用的证书具有固定的特征，包括Common Name字段设置为”WebRTC”，证书有效期固定为30天。这些特征为识别Messenger流量提供了可靠的依据。

3.3 OpenTokRTC服务分析
OpenTokRTC作为第三方WebRTC服务提供商，其实现特征如下：

加密套件配置：OpenTokRTC在DTLS握手中暴露出大量的旧版加密套件，包括一些已知存在安全漏洞的加密算法。这种配置选择可能是为了保持与旧版本客户端的兼容性。

服务器证书：OpenTokRTC使用固定的服务器证书信息，包括特定的颁发者和有效期设置。这些证书信息在长时间内保持不变，为识别提供了稳定的特征。

协议版本支持：OpenTokRTC同时支持DTLSv1.0和DTLSv1.2，客户端会根据服务器支持情况选择合适的协议版本。这种版本协商过程中的特征也可能被用于识别。

3.4 Sharefest应用特征
Sharefest作为专门用于文件共享的WebRTC应用，其特征如下：

数据通道专用：Sharefest仅使用WebRTC的数据通道功能，不涉及媒体传输。这种使用模式使其在协议层面上与传统的音视频通话应用存在明显差异。

握手异常：在DTLS握手过程中，Sharefest会出现两次Client Hello消息，这是一个非常特殊的行为模式。这种异常握手序列为识别Sharefest流量提供了独特的指纹。

加密套件配置：Sharefest客户端提供9个不同的加密套件和2个椭圆曲线选项，这种特定的配置组合在其他WebRTC应用中很少见到。

传输模式：作为文件共享应用，Sharefest的数据传输模式表现为大块数据的突发传输，而非连续的小包传输。

3.5 Snowflake系统深度分析
Snowflake作为Tor项目的重要组成部分，其WebRTC实现特征如下：

协议版本：Snowflake专门使用DTLSv1.2协议，不支持其他版本。这种单一版本的选择减少了协议协商的复杂性，但也使其特征更加明显。

加密套件：Snowflake客户端提供17个不同的加密套件，其中包含了一些相对现代化的选项如AES-128-GCM。这种加密套件的选择和排序与其他WebRTC应用存在明显差异。

证书配置：Snowflake使用的服务器证书具有特定的特征，包括Common Name字段设置为”WebRTC”，证书有效期设置为30天。这些设置与Facebook Messenger相似，但在其他配置上存在差异。

数据传输模式：作为审查规避系统，Snowflake的数据传输模式表现为不规则的、加密的数据包传输，这种模式与正常的网页浏览或文件传输存在差异。

网络行为：Snowflake在连接建立后会维持长时间的连接，并定期发送保活包。这种行为模式与短时间的文件传输或视频通话存在明显差异。

3.6 特征对比总结
通过对多个WebRTC应用的详细分析，我们可以总结出以下主要差异特征：

协议版本差异：不同应用对DTLS协议版本的支持程度不同，从DTLSv1.0到DTLSv1.2都有涉及
加密套件配置：各应用在加密套件的选择、数量和排序上存在显著差异，这是最容易识别的特征之一
椭圆曲线参数：不同应用支持的椭圆曲线类型和参数配置存在差异
证书字段配置：证书的Common Name、有效期、颁发者等字段在不同应用中的设置存在明显差异
密钥交换机制：DTLS与SDES两种密钥交换方式的选择构成了重要的识别特征
STUN/TURN行为：不同应用在STUN服务器选择、TURN使用策略上存在差异
网络行为模式：连接建立、数据传输、保活机制等网络行为在不同应用中表现出不同的模式
这些差异特征的组合构成了可被审查系统利用的识别依据，对WebRTC规避系统的隐蔽性构成了重要威胁。

4. 大规模网络流量分析实验
4.1 实验环境与工具
为了验证WebRTC指纹识别的实际可行性，我们开发了专门用于Bro（现称为Zeek）网络安全监控平台的DTLS指纹识别脚本。该脚本能够自动记录网络中每个DTLS连接的详细特征信息。

脚本记录的特征包括：DTLS协议版本、客户端和服务器支持的加密套件列表、TLS扩展字段、椭圆曲线参数、证书信息（包括Common Name、有效期、颁发者）、握手时序等。这些特征被拼接成唯一的指纹字符串，用于后续的分析和匹配。

4.2 实际网络环境测试
我们在伯克利国家实验室的网络环境中部署了指纹识别脚本，对一整天的网络流量进行了连续监控。该网络环境具有代表性，包含了大量的科研人员和学生用户，网络活动相对活跃。

实验结果显示，在24小时的监控期间内，整个网络中仅检测到7次DTLS握手过程。这一结果揭示了WebRTC技术在实际网络环境中的使用率相对较低，特别是使用DTLS加密的数据通道应用更为稀少。

4.3 流量稀缺性分析
DTLS握手的稀缺性对审查规避系统来说是一把双刃剑。一方面，流量的稀缺性意味着WebRTC数据通道的使用不常见，这可能增加被识别的风险，因为任何DTLS流量都可能引起审查者的注意。

另一方面，流量的稀缺性也意味着建立高质量的机器学习分类模型变得更加困难，因为缺乏足够的训练数据。这种数据不平衡的问题可能会影响自动化检测系统的性能。

4.4 地理分布与时间模式
进一步的分析显示，WebRTC DTLS流量的地理分布和时间模式也存在特定的规律。某些地区的用户更倾向于使用特定的WebRTC应用，这种地理相关性可能成为额外的识别线索。

时间模式方面，不同类型的WebRTC应用在使用时间上存在差异。例如，视频会议应用主要在工作时间使用，而文件共享应用可能在任何时间都有使用。

4.5 误报率评估
在实际部署中，我们还需要考虑指纹识别系统的误报率。由于WebRTC应用的多样性，纯粹基于协议特征的识别可能会产生误报，将正常的WebRTC应用误识别为规避系统。

我们的实验显示，基于单一特征的识别系统误报率较高，而基于多个特征组合的识别系统能够显著降低误报率，但同时也可能增加漏报的风险。

5. 结语与展望
通过对WebRTC协议栈的深度分析和实际应用案例的详细研究，我们揭示了不同WebRTC实现之间存在的显著特征差异。这些差异不仅体现在协议层面的技术细节上，也表现在网络行为模式和应用使用习惯上。

大规模网络流量分析实验验证了理论分析的实际可行性，同时也揭示了WebRTC DTLS流量在真实网络环境中的稀缺性特征。这种稀缺性既是挑战也是机遇，需要在设计对抗策略时加以充分考虑。

基于这些发现，我们已经具备了设计有效对抗策略的技术基础。在下篇中，我们将重点探讨如何针对已识别的风险因素制定相应的规避方案和改进建议，并讨论技术发展的局限性和未来方向。这些对抗策略将为提升WebRTC规避系统的隐蔽性和有效性提供实用的技术指导。