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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 76 - 79 (4page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2023.60.1.76
이용수
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본 논문은 웹사이트 핑거프린팅에 대한 선행 연구 조사와 웹사이트 핑거프린팅 기법 사용 시 웹사이트 분류에 기여하는 feature 중요도를 정량적으로 분석한다. 이를 위해, 기존 연구에서 주로 사용하는 특징들을 트리 기반 앙상블 알고리즘 학습에 사용하며, 해당 feature 요소들이 웹사이트 분류에 기여하는 정도에 따른 중요도 및 상관관계를 실험적으로 분석한다. 또한, 해당 feature들의 조합에 따른 연산시간도 분석함으로써 핑거프린팅 공격에 효과적으로 활용될 수 있는 중요 feature 조합에 대해 제시한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Tor project, “About Tor”, https://support.torproject.org/about/
R. Polikar, “Ensemble based systems in decision making”, in IEEE Circuits and Systems Magazine, vol. 6, no. 3, pp. 21-45, Third Quarter 2006
P. Sirinam, et al. 2018. Deep Fingerprinting: Undermining Website Fingerprinting Defenses with Deep Learning, ACM CCS.
Tao Wang, “Website Fingerprinting,” https://cs.uwaterloo.ca/~t55wang/wf.html, referred Jan. 20, 2016.
K. Abe and S. Goto. 2016. Fingerprinting attack on Tor anonymity using deep learning, APAN.
R. Polikar, “Ensemble based systems in decision making”, in IEEE Circuits and Systems Magazine, vol. 6, no. 3, pp. 21-45, Third Quarter 2006
P. Sirinam, et al. 2018. Deep Fingerprinting: Undermining Website Fingerprinting Defenses with Deep Learning, ACM CCS.
Tao Wang, “Website Fingerprinting,” https://cs.uwaterloo.ca/~t55wang/wf.html, referred Jan. 20, 2016.
K. Abe and S. Goto. 2016. Fingerprinting attack on Tor anonymity using deep learning, APAN.
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