基于MHA与SDAE的Tor网站指纹识别模型

为解决Tor网站指纹识别技术在开放世界准确率低及概念漂移问题,文章提出一种基于MHA与SDAE的网站指纹识别模型一MHA-SDAE-GRU。首先将网站流量处理成序列格式;然后利用多头自注意力机制捕获输入数据的关键信息,并用堆叠降噪自编码器学习流量中的深层特征,增强模型的鲁棒性,通过GRU学习序列的前后关系;最后用Softmax函数输出结果。实验结果表明,MHA-SDAE-GRU模型在封闭世界的准确率高于CUMUL等算法,在开放世界的准确率和鲁棒性均优于CNN等算法,在概念漂移实验中对新数据的适应性优于CNN等算法。MHA-SDAE-GRU模型在网站指纹识别上具有优秀的表现。