Interval Centroid Based Flow Watermarking Technique for Anonymous Communication Traceback
Notice bibliographique
Résumé
基于扩频的流水印通过扩频技术对水印信号进行编码,将其嵌入特定通信流中以确认网络主体间的通信关系,可以有效地对匿名滥用进行追踪.流水印的实施分为编码、调制、解调、解码等步骤.其中,水印载体的选择尤为重要,关系到水印的健壮性和隐秘性.已有扩频流水印方案选用流速率作为水印载体,由于大部分匿名通信应用,如Web 浏览、即时通信、远程登录等均产生交互式流量,其速率是非稳定的,因而以流速率作为水印载体具有很大的局限性.此外,目前已存在多种针对此类水印隐秘性的攻击技术,降低了追踪的效果.在扩频流水印模型的基础上,引入与特定流无关的基于时隙质心的水印载体,提出一种新型流水印技术.理论分析与实验结果表明,这种新型流水印能够适用于对交互式与非交互式流量的追踪,有着更为广泛的适用性.此外,新型流水印能够有效抵抗现有攻击,保证追踪的隐秘性.;The spread spectrum based flow watermarking, which can be used to trace anonymity abuses effectively, applies spread spectrum technique to encode watermark signals and embeds them into suspect flows. This serves to confirm the communication relationship among network users. The implementation of watermarking can be divided into four phases: Signal encoding, flow modulation, flow demodulation and signal decoding. It is important to choose the right watermark carrier that determines the robustness and invisibility of watermarking techniques. Since most applications using anonymous communication, such as Web browsing, instant message and remote login generate interactive traffic with unstable traffic rate, existing spread spectrum based flow watermarking adopting traffic rate as its carrier has big limitations. Furthermore, there exist some attacks against the invisibility of this watermarking technique, destroying the traceback effect. Based on the spread spectrum flow marking model, this paper proposes a novel flow watermarking technique that adopts interval centroid as its watermark carrier, which is insensitive to different types of flows. The theoretical analysis and experimental results show that this flow watermarking technique is appropriate for both interactive and non-interactive traffic, and can resist most existing attacks against flow watermarking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».