WFDefProxy: Real World Implementation and Evaluation of Website Fingerprinting Defenses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tor, an onion-routing anonymity network, can be attacked by Website Fingerprinting (WF), which de-anonymizes encrypted web browsing traffic by analyzing its unique sequence characteristics. Although many defenses have been proposed, few have been implemented and tested in the real world; most state-of-the-art defenses were only simulated. Simulations fail to capture the real performance of these defenses as they make simplifying assumptions about the protocol stack and network conditions. To allow WF defenses to be analyzed as real implementations, we create WFDefProxy, the first general platform for WF defense implementation on Tor as pluggable transports. We implement three state-of-the-art WF defenses: FRONT, Tamaraw, and RegulaTor. We evaluate each defense extensively by directly collecting defended datasets under WFDefProxy. Our results show that simulation can be inaccurate in many cases. Specifically, Tamaraw’s time overhead was underestimated by 22% in one setting and overestimated by 24% in another. RegulaTor’s time overhead was underestimated by 30–40%. We find that a major source of simulation inaccuracy is that they cannot incorporate how packets depend on each other. We also find that adverse network conditions (which are ignored in simulation), especially congestion, can affect the evaluated overhead of defenses. These results show that it is important to evaluate defenses as implementations instead of only simulations to avoid errors in evaluation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle