Webbplats fingeravtryck gör det möjligt för en angripare att dra slutsatsen vilken webbsida en klient surfar genom krypterade eller anonymiserade nätverksanslutningar. Vi presenterar en ny webbplats fingeravtryck teknik baserad på slumpmässiga beslut skogar och utvärdera prestanda över standard webbsidor samt Tor dolda tjänster, i större skala än tidigare verk. Vår teknik, k-fingerprinting, presterar bättre än nuvarande toppmoderna attacker även mot webbplats fingeravtryck försvar, och vi visar att det är möjligt att lansera en webbplats fingeravtryck attack mot en stor mängd bullriga data. Vi kan korrekt avgöra vilka av 30 övervakade dolda tjänster en klient besöker med 85% sann positiv frekvens (TPR), en falsk positiv frekvens (FPR) så lågt som 0,02%, från en global storlek på 100.000 oövervakade webbsidor. Vi visar också att felfrekvensen varierar kraftigt mellan webbresurserna, och därför kommer vissa användningsmönster att vara förutsägbart mer sårbara för angrepp än andra.
Nyligen använder Hayes och Danezis REF slumpmässiga skogar för att konstruera den nuvarande toppmoderna webbplats fingeravtryck attack.
k-fingerprinting: a Robust Scalable Website Fingerprinting Technique
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Cryptography and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}