基于Res-CAN的Tor网站指纹识别模型

网站指纹识别技术通过分析流量特征判断用户访问的网站站点，能够有效监管TOR匿名网络的用户行为。现有的识别方法通常需要大规模的数据样本以获得高的识别准确率，且普遍存在概念漂移问题。针对以上问题，本文提出一种基于残差和协作对抗网络(Residual network and Collaborative and Adversarial Network, Res-CAN)的网站指纹识别模型。该模型使用残差网络(Residual network)作为特征提取器以减少网络的优化难度。同时，将协作对抗网络(Collaborative and Adversarial Network, CAN)应用于网站指纹识别问题，使得特征提取器同时学习领域相关和领域无关特征，实现源域与目标域的特征空间对齐。实验结果表明，本文提出的方法在小样本环境下网站指纹识别准确率达到91.2%,优于现有的利用对抗领域自适应网络(Domain-Adversarial Neural Networks, DANN)迁移学习方法，且抗概念漂移能力较高。