【摘 要】
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网站指纹攻击是泄露用户网络访问隐私的威胁之一,即使访问的流量是加密的,攻击者仍可以通过网络流量所表现出的时间、方向、大小等特征,利用机器学习或者深度学习之类的分类器来识别用户所访问的网站。最近的工作表明,网站指纹攻击不仅可以发生在域间（inter-domain WSF）,也可以发生在域内（intra-domain WPF）,其中域内WPF显然暴露了用户更详细的内容,通过内容分发网络（Content
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网站指纹攻击是泄露用户网络访问隐私的威胁之一,即使访问的流量是加密的,攻击者仍可以通过网络流量所表现出的时间、方向、大小等特征,利用机器学习或者深度学习之类的分类器来识别用户所访问的网站。最近的工作表明,网站指纹攻击不仅可以发生在域间（inter-domain WSF）,也可以发生在域内（intra-domain WPF）,其中域内WPF显然暴露了用户更详细的内容,通过内容分发网络（Content Delivery Network,CDN）交付图像和视频等大型数据使域内网站指纹识别变得可行,通常体现在目前市面上被大量使用的内容管理系统（Content Management System,CMS）中。WPF攻击者热衷于识别目标用户访问过的特定网页,除了利用以往的域间WSF攻击技术外,还可以利用CDN中特定的IP地址产生的突发流量作为特征来识别域内页面,这被称为CDN突发。本文对CDN进行了模拟并对CDN突发做了流量分析实验,验证了域内网页存在隐私泄露的风险,为此,本文采用了两种防御策略来混淆流量生成以抵御网站指纹攻击:（1）LRSO-Pad,在服务器端固定时间间隔的填充噪声来改变域内网页中的特定对象的大小,以致每次访问网页产生的流量模式都是动态的。（2）DeOS,依照DOM结构在加载页面特定对象时先发送伪对象,将部分流量伪装成域内其他页面的流量模式。为了验证防御的可行性和性能,选取了至今较受认可的多个分类器和防御策略进行实验测试。结果符合预期:LRSO-Pad具有相当高的防御性能,但随着页面对象的复杂度变化,开销随之提高;DeOS尽管并不能达到随即猜测的水平,但是在各种情况下都较为稳定。
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