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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明提供了一种基于对抗式生成网络的网站指纹防御方法，首先采集网络用户的敏感网站访问流量作为流量数据集，训练对抗生成网络，生成网站的流量模式，随机将其它网站流量模式作为防御目标，利用动态带宽机制调整缓存区尺寸与防御目标之间的区别，以此来混淆深度网站指纹攻击。本发明通过混淆网络流量模式信息，达到防御的目的。可抵御基于深度神经网络的网站指纹攻击，实现保护用户浏览隐私安全的效果。针对网络用户产生的网络流量训练流量对抗生成网络，从流量突发和流量突发时间间隔角度生成各网站流量的流量模式，通过动态带宽机制来调整流量，混淆流量模式。本发明能够实现网站流量的智能混淆，解决了匿名网络中网页访问的隐私保护的问题。

主权项：1.一种基于对抗式生成网络的网站指纹防御方法，其特征在于，针对任意网站流量ws，基于对抗式生成网络方法训练生成该网站的流量模式ws1,，防御时将其他网站的网站流量作为防御塑形目标，利用动态带宽机制，添加虚拟数据包使ws成为能够抵御网站指纹攻击的防御样本ws′；所述防御样本ws′的生成过程包括：步骤1、流量处理机制收集网络流量：通过抓包工具，收集访问流量，将抓取到的流量转换保存成五元组的特定格式，根据专家知识设计请求包数量和相应包数量的常用特征并对每条流量打上对应网站的标签；提取网络流量中数据包方向与时间特征：网络流量中的数据包一部分由客户端发送，另一部分由服务器发送，将来自两种发送方的发送方向提取；将提取出的网络流量中数据包方向特征转换为突发形式：突发形式被定义为同一方向上的连续数据包序列，突发形式下的数据包发送方向信息由每个突发中含有的数据包个数组成；突发形式下的突发时间信息为每个突发含有的第一个数据包时间戳组成，突发时间间隔定义为突发时间信息的差值；步骤2、流量模式生成器的训练使用网站流量突发数据训练对抗式生成网络，从流量突发和流量突发间时间间隔两个角度生成各网站流量的流量模式，在训练途中同步训练深度网站指纹分类器，用于指导生成器的训练，加速对抗生成网络的收敛：网站指纹分类器由卷积神经网络构成，以实现较高的精度；训练对抗生成网络，获得一个能生成各种网站流量突发数据的生成器；步骤3、流量塑形目标选取利用训练得到的生成器，生成各个敏感网站的流量突发数据，构成随机流量池；在池中随机抽取一条流量突发数据，作为流量塑形目标wt；步骤4、动态带宽机制根据实际流量与流量塑形目标之间的区别，构建动态带宽机制，分别是规格化机制，概率跳过机制与动态控制机制；步骤5、实时填充算法根据时间戳、方向、大小等信息生成虚拟数据包；利用动态带宽机制，在原始流量ws中填充部分虚拟数据包，塑形原始流量中含有的突发趋于目标流量，将目标流量的部分特征与原始流量贴合，成为新的原始流量ws′。

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百度查询： 东南大学 一种基于对抗式生成网络的网站指纹防御方法