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摘要：本发明公开了一种基于混合深度学习的鲁棒多标签网站指纹防御方法，属于网络安全技术领域；本发明包括重建输入序列及构建匿名序列模型两个阶段，第一阶段中首先向训练者对手生成一些重叠的虚拟数据包踪迹，使得训练者对手熟知多选项卡重叠流量和网站身份，降低该对手的准确性。然后设计LSTM长短期记忆自动编码器技术，有效地重构多选项卡界面内重叠的输入序列，分离出重叠区域；在第二阶段，应用双向长短期记忆Bi‑LSTM对流量序列进行匿名化，以模糊用户交互的顺序模式，同时在训练过程中增加对抗性示例，进一步提高方法的鲁棒性。
主权项：1.一种基于混合深度学习的鲁棒多标签网站指纹防御方法，其特征在于，包括重建输入序列及构建匿名序列模型两个阶段，具体包括以下内容：S1、重建输入序列：S1.1、设计预处理模块，向训练者对手生成重叠的虚拟数据包轨迹，令训练者熟知多选项卡重叠流量和网站身份，以降低该对手的准确性；S1.2、通过长短期记忆自动编码器技术去除数据包序列中部分特定信息，使得对手在正在分析的多选项卡流量行为的信息之间感到困惑；S2、构建匿名序列模型：S2.1、应用双向长短期记忆对流量序列进行匿名化，以模糊用户交互的顺序模式；S2.2、通过对抗性示例增强训练过程模型，增加额外的加密层。
全文数据：
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百度查询： 天津大学 一种基于混合深度学习的鲁棒多标签网站指纹防御方法
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