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基于联邦学习的Tor流量检测算法设计与实现
被引量：
1
1
作者
赵佳
杨博凯
+1 位作者
饶欣宇
郭雅婷
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第1期60-68,共9页
Tor网络作为第二代匿名互联网通信系统,常被网络罪犯用于进行网络攻击和欺诈等恶意活动,给网络安全带来了严重的威胁和挑战。为解决该问题,文章提出一种基于联邦学习的Tor流量检测方法。目前Tor流量检测以单主机检测为主,存在效率低和...
Tor网络作为第二代匿名互联网通信系统,常被网络罪犯用于进行网络攻击和欺诈等恶意活动,给网络安全带来了严重的威胁和挑战。为解决该问题,文章提出一种基于联邦学习的Tor流量检测方法。目前Tor流量检测以单主机检测为主,存在效率低和无法实现数据共享的问题,文章采用联邦学习技术和DP-SGD算法确保各参与方在保护用户隐私的前提下构建全局模型,解决数据孤岛问题。实验证明,该模型在保障用户数据隐私的同时,具有92%的整体准确率、90%的准确率和92%的召回率。文章通过对比实验进一步验证了模型在隐私保护和分类效果上的优越性。
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关键词
联邦学习
Tor流量
检测系统
DP-SGD
数据隐私
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题名
基于联邦学习的Tor流量检测算法设计与实现
被引量：
1
1
作者
赵佳
杨博凯
饶欣宇
郭雅婷
机构
北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护实验室
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第1期60-68,共9页
基金
国家重点研发计划[2020YFB2103800]。
文摘
Tor网络作为第二代匿名互联网通信系统,常被网络罪犯用于进行网络攻击和欺诈等恶意活动,给网络安全带来了严重的威胁和挑战。为解决该问题,文章提出一种基于联邦学习的Tor流量检测方法。目前Tor流量检测以单主机检测为主,存在效率低和无法实现数据共享的问题,文章采用联邦学习技术和DP-SGD算法确保各参与方在保护用户隐私的前提下构建全局模型,解决数据孤岛问题。实验证明,该模型在保障用户数据隐私的同时,具有92%的整体准确率、90%的准确率和92%的召回率。文章通过对比实验进一步验证了模型在隐私保护和分类效果上的优越性。
关键词
联邦学习
Tor流量
检测系统
DP-SGD
数据隐私
Keywords
federated learning
Tor traffic
detection systems
DP-SGD
data privacy
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于联邦学习的Tor流量检测算法设计与实现
赵佳
杨博凯
饶欣宇
郭雅婷
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024
1
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