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기계학습 기반 토르 핑거프린팅 공격 기술의 분류 feature 중요도 비교 분석Comparative Analysis of Classification Feature Importance for Machine Learning based Tor Fingerprinting Attacks

Other Titles
Comparative Analysis of Classification Feature Importance for Machine Learning based Tor Fingerprinting Attacks
Authors
정재원방준석이주형
Issue Date
Jan-2023
Publisher
대한전자공학회
Keywords
Tor browser; Website Fingerprinting
Citation
전자공학회논문지, v.60, no.1, pp.76 - 79
Journal Title
전자공학회논문지
Volume
60
Number
1
Start Page
76
End Page
79
URI
https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/86867
ISSN
2287-5026
Abstract
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.
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