端到端多标签页网站指纹攻击：一种检测视角
密码学与安全
2024-10-28 v1
摘要
网站指纹攻击（WFA）旨在通过匿名网络信道（如Tor）去匿名化用户正在访问的网站。尽管过去数年取得显著进展，多数现有方法隐式作出若干人为假设：（1）每次仅访问单一网站（即单标签页）；（2）网站指纹数据被人工裁剪为每个网站单条轨迹。现实中，用户常自发开启多个标签页访问多个网站。事实上，该多标签页WFA（MT-WFA）设定已在少数近期工作中被研究，但它们均未能充分贴合真实世界情形。尤其，网站指纹间的重叠挑战从未被深入探讨。本工作中，我们将MT-WFA问题重新定义为：给定包含受监控轨迹、未监控轨迹及它们之间潜在无约束重叠的自然未裁剪流量数据，检测多条受监控轨迹。这消除了上述假设，超越了以往所有WFA方法所采用的常规单网站指纹分类视角。为应对此真实MT-WFA问题，我们提出一种新颖的网站指纹检测（WFD）模型，能在给定长而未裁剪的原始流量数据时，准确检测所有受监控轨迹的起止点并联合分类。WFD为端到端，轨迹定位与网站分类集成于单一统一流水线。为在MT-WFA设定下实现定量评估，我们引入新性能指标。在若干新构建基准上的大量实验表明，即便训练集极小，我们的WFD在准确率与效率上均大幅优于前沿替代方法。代码见https://github.com/WFDetector/WFDetection
引用
@article{arxiv.2203.06376,
title = {End-to-End Multi-Tab Website Fingerprinting Attack: A Detection Perspective},
author = {Mantun Chen and Yongxin Chen and Yongjun Wang and Peidai Xie and Shaojing Fu and Xiatian Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.06376},
year = {2024}
}
备注
This work has been submitted to the IEEE for possible publication