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MM稳健可靠的早期网站指纹识别攻击：基于时空分布分析
本文提出了 Holmes，一种强大而可靠的早期阶段网站指纹攻击方法，通过对网站流量的时空分布分析有效地识别页面加载的早期阶段，与现有的基于深度学习的 WF 攻击相比，Holmes 的 F1 分数平均提高了 169.18%。
PDF3 days ago
通过增强网络跟踪实现逼真的网站指纹识别
使用网络痕迹增强技术，提高网络指纹识别攻击的性能和可行性，从而降低对 Tor 用户（以及其他匿名系统）的匿名性威胁。
PDF10 months ago
Neural-FacTOR: TOR 匿名下的网站指纹识别攻击的神经表征学习
本文提出了一种基于卷积神经网络的网站指纹识别攻击模型，实现了对 TOR 网络中的网站匿名性的破解，相比现有方法提高了 12.21% 的准确率。
PDF2 years ago
Mockingbird：抵御基于深度学习的网站指纹攻击及其反对手迹
使用 Mockingbird 技术可以减少基于对手训练的恶意软件的攻击精度，而带来较小的带宽开销。
PDF5 years ago
MM深度指纹识别：利用深度学习破解网站指纹识别防御
本文研究了针对 Tor 的深度指纹识别攻击，这种攻击使用了卷积神经网络等深度学习技术，与现有的 WTF-PAD 和 Walkie-Talkie 两种防御策略相比，攻击的准确率超过 98％，并展示了对这种新型攻击的需求和防御策略的必要性。
PDF6 years ago
贝叶斯而非朴素：网站指纹识别防御的安全界限
本研究利用机器学习分类方法，以最小可达误差为基础，推导了任何 WF 防御的安全限制，并且证明了这种方式可以用于定义其他基于 ML 的攻击的安全限制。
PDF7 years ago
k-fingerprinting: 一种稳健可伸缩的网站指纹识别技术
本研究提出 k-fingerprinting 技术，基于随机决策森林实现网页指纹识别，并在标准网页和 Tor 隐藏服务上进行了评估，结果表明它比现有技术攻击更有效，对于大量嘈杂数据也能够实现攻击，另外还指出了攻击误差率因不同的网络资源而异。
PDF9 years ago