【摘 要】
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互联网服务提供商通过使用流量分析攻击技术对流量进行分类和监控,目前的防御措施多数缺乏动态性与应对网络环境变化的灵活性,而且依赖于具体的某种流量的特征,容易被探测和
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61672350);装备预研教育部联合基金
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互联网服务提供商通过使用流量分析攻击技术对流量进行分类和监控,目前的防御措施多数缺乏动态性与应对网络环境变化的灵活性,而且依赖于具体的某种流量的特征,容易被探测和屏蔽。为抵御流量分析攻击,提出一种新的流量隐藏技术,代理服务器将流量动态地伪装成任意目标流量,运用生成对抗网络模型来学习目标网络流量的特征,将源流量变为与目标正常流量不可区分的流量,以保障隐私和规避互联网监控。实验结果表明,该技术在准确率等性能指标上表现良好,且拥有同类方案所不具备的动态性,明显提升了流量的匿名性。
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