|
ارتقا حریم خصوصی ترافیک شبکه در برابر حمله ی دسته بندی به کمک یادگیری خصمانه
|
| محمدرضا کریمی*۱، رسول جلیلی |
|
|
|
چکیده: (۲۰۷۷ مشاهده) |
| در چند سال اخیر بطور گسترده از معماری های مختلف شبکه های عصبی عمیق در ادبیات پژوهش های دسته بندی ترافیک و انگشت نگاری وب سایت استفاده شده است. دسته بندی های یاد شده بر روی ویژگی های آماری ترافیک مانند طول بسته ها و فاصله ی زمانی بین بسته ها صورت می پذیرد. ارتقا حریم خصوصی ترافیک شبکه در برابر حملات دسته بندی با الگوریتم هایی صورت می پذیرد که ترکیبی از افزایش طول (لایه گذاری) و شکستن بسته ها و اضافه کردن تاخیر در ارسال بسته را انجام می دهند. در این پژوهش به جای طراحی چنین الگوریتم هایی، با استفاده از روش های سنجش و ارزیابی مقاومت شبکه های عصبی موسوم به الگوریتم های تولید نمونه ی خصمانه با اعمال حداقل سربار اقدام به لایه گذاری بسته های جریان ترافیک شده است. یک دسته بند شبکه ی عصبی عمیق همگشتی را قبل و بعد از اعمال دفاع بر روی ترافیک، به کمک پنج الگوریتم تولید نمونه ی خصمانه، کارلینی‐ونگر، جِی.اس.ام.ای، اف.جی.اس.ام، دیپ فول و پریشیدگی سراسری، ارزیابی می کنیم. هر یک از الگوریتم ها با اضافه کردن میزان سربار متفاوت، از دقت و مثبت کاذب دسته بندی شبکه عصبی یاد شده می کاهند |
|
| واژه‌های کلیدی: دسته بندی ترافیک، مبهم نگاری ترافیک، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، شبکه ی عصبی، شبکه ی عصبی همگشتی |
|
|
متن کامل [PDF 773 kb]
(۴۳۶ دریافت)
|
نوع مطالعه: پژوهشی |
موضوع مقاله:
رمز و امنیت اطلاعات
دریافت: 1401/11/20 | پذیرش: 1400/12/10 | انتشار: 1400/12/10
|
|
|
|
|
|
|
| ارسال پیام به نویسنده مسئول |
|
|
|
| ارسال نظر درباره این مقاله |
|
|
|
