安全学术圈
行业会议 | 第六届网络空间安全前沿论坛
暨南大学 | 洞察流量路径：基于路径签名特征的加密流量分类
该方法通过构建会话数据包长度序列来表示客户端和服务器之间的交互，从而构建流量路径。接着，通过对路径进行变换，提取其结构信息，并最终计算多尺度路径签名，作为独特的特征来训练传统的机器学习分类器。
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该方法通过构建会话数据包长度序列来表示客户端和服务器之间的交互，从而构建流量路径。接着，通过对路径进行变换，提取其结构信息，并最终计算多尺度路径签名，作为独特的特征来训练传统的机器学习分类器。
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该方法通过构建会话数据包长度序列来表示客户端和服务器之间的交互，从而构建流量路径。接着，通过对路径进行变换，提取其结构信息，并最终计算多尺度路径签名，作为独特的特征来训练传统的机器学习分类器。
暨南大学 | 洞察流量路径：基于路径签名特征的加密流量分类
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北京理工大学 | 基于机器学习的二次加密流量分类
本文提出了一种新的基于机器学习的网站指纹识别方法Bali。其核心思想是通过增加网站指纹的多样性来提升分类准确性。
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东南大学 | 通过异常电路检测揭露tor中的恶意同伙
提出了一种方法来检测tor网络中的异常电路，通过考虑节点在异常电路中的角色，首次提供了一个更全面的方法识别tor中的潜在恶意同谋节点。
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长春大学 | Snowflake匿名网络流量识别
本文主要研究WebRTC中DTLS握手过程的流量识别方法，在Docker环境中采集流量，采用基于流量统计特征的提取方法，最终利用多层感知器（MLP）模型判断流量是否为Snowflake流量。
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本文主要研究WebRTC中DTLS握手过程的流量识别方法，在Docker环境中采集流量，采用基于流量统计特征的提取方法，最终利用多层感知器（MLP）模型判断流量是否为Snowflake流量。
香港城市大学 | Android应用中剪贴板使用的系统性研究
利用静态程序分析技术，对谷歌商店上的2.2M个应用程序如何访问剪贴板数据，如何处理剪贴板数据，以及这些行为在多大程度上暴露了严重的安全和隐私风险进行了分析。
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中国科学院信息工程研究所 | 利用异构信息网络增强对混淆HTTPS隧道流量的检测
一种名为 HINT的新方法来检测 HTTPS 隧道流量
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