边界样本优先重放的Tor网站指纹增量识别方法
Incremental Tor website fingerprinting via boundary sample-prioritized replay
中国人民公安大学 信息网络安全学院, 北京 100038
摘要
针对Tor网络新兴站点不断出现，现有网站指纹识别模型面临的概念漂移与灾难性遗忘问题，提出一种边界样本优先重放的Tor网站指纹增量识别方法。该方法构建了边界样本选择策略，通过对流量特征分布建模，识别并优先重放对维持决策边界至关重要的样本。同时，方法结合代理对比学习机制与增强图构造方法，巩固类别表征稳定性，并采用可动态扩展的分类器自适应新增网站。在基于真实用户行为的Tor网站指纹数据集上的实验结果表明，在 Top-100和Top-300增量识别场景下，所提出的方法的最终准确率分别达到 93.71% 和 87.16%，相较于主流增量学习方法分别超越 3.2 个百分点以上，并在准确率与遗忘率等关键指标上均表现出显著优势，能有效缓解动态开放世界场景下的概念漂移与灾难性遗忘问题，为Tor网站指纹的持续监控提供了一种通用的技术路径。
基金项目
高等学校学科创新引智基地资助项目(B20087)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0402
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第6期
发布历史
[2026-01-30] 优先出版
引用本文
谢翛然, 蔡满春, 王珑皓, 等. 边界样本优先重放的Tor网站指纹增量识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0402. (Xie Xiaoran, Cai Manchun, Wang Longhao, et al. Incremental Tor website fingerprinting via boundary sample-prioritized replay [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0402. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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