Fugu-MT 論文翻訳(概要): Positional-Unigram Byte Models for Generalized TLS Fingerprinting

論文の概要: Positional-Unigram Byte Models for Generalized TLS Fingerprinting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07848v1
Date: Mon, 13 May 2024 15:37:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-14 13:06:14.511362
Title: Positional-Unigram Byte Models for Generalized TLS Fingerprinting
Title（参考訳）: 一般化TLSフィンガープリントのための位置ユニグラムバイトモデル
Authors: Hector A. Valdez, Sean McPherson,
Abstract要約: 一般化TLSフィンガープリントにおいて,位置ユニグラムバイトモデルと最大値を用いた。このアプローチは、クライアントの挨拶メッセージから位置ユニグラムバイトモデルのセットを生成します。我々は,本手法を内部データセット上で実験的に検証し,暗号スタントに頑健であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2302001830524133
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We use positional-unigram byte models along with maximum likelihood for generalized TLS fingerprinting and empirically show that it is robust to cipher stunting. Our approach creates a set of positional-unigram byte models from client hello messages. Each positional-unigram byte model is a statistical model of TLS client hello traffic created by a client application or process. To fingerprint a TLS connection, we use its client hello, and compute the likelihood as a function of a statistical model. The statistical model that maximizes the likelihood function is the predicted client application for the given client hello. Our data driven approach does not use side-channel information and can be updated on-the-fly. We experimentally validate our method on an internal dataset and show that it is robust to cipher stunting by tracking an unbiased $f_{1}$ score as we synthetically increase randomization.
Abstract（参考訳）: 位置ユニグラム・バイトモデルと、一般化TLSフィンガープリントの最大値を用いて、暗号スタントが堅牢であることを実証的に示す。我々のアプローチは、クライアントの挨拶メッセージから位置ユニグラムのバイトモデルのセットを作成します。各位置ユニグラムバイトモデルは、クライアントアプリケーションまたはプロセスによって生成されるTLSクライアントの挨拶トラフィックの統計モデルである。 TLS接続をフィンガープリンティングするためには、クライアントのハローを使用し、統計モデルの関数としてその可能性を計算する。可能性関数を最大化する統計モデルは、与えられたクライアントのハローに対する予測されたクライアントアプリケーションである。我々のデータ駆動アプローチはサイドチャネル情報を使用しず、オンザフライで更新できる。提案手法を内部データセット上で実験的に検証し, ランダム化を総合的に増加させると, 未バイアスの$f_{1}$スコアを追跡することにより, 暗号スタントが堅牢であることを示す。

関連論文リスト

Federated Face Forgery Detection Learning with Personalized Representation [63.90408023506508]
ディープジェネレータ技術は、区別がつかない高品質のフェイクビデオを制作し、深刻な社会的脅威をもたらす可能性がある。従来の偽造検出手法は、データを直接集中的に訓練する。本稿では,個人化表現を用いた新しいフェデレーション顔偽造検出学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-17T02:20:30Z)
FedSampling: A Better Sampling Strategy for Federated Learning [81.85411484302952]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを保存する方法で分散化されたデータからモデルを学習するための重要なテクニックである。既存のFLメソッドは通常、各ラウンドでローカルモデル学習のために一様にクライアントをサンプリングする。フェデレート学習のための新しいデータ一様サンプリング戦略(FedSampling)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-25T13:38:51Z)
Visual Prompt Based Personalized Federated Learning [83.04104655903846]
pFedPTと呼ばれる画像分類タスクのための新しいPFLフレームワークを提案し、クライアントのローカルデータ配信情報を暗黙的に表現するためにパーソナライズされた視覚的プロンプトを利用する。 CIFAR10とCIFAR100データセットの実験では、pFedPTは様々な設定でいくつかの最先端(SOTA)PFLアルゴリズムより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-15T15:02:15Z)
Client-specific Property Inference against Secure Aggregation in Federated Learning [52.8564467292226]
フェデレートラーニングは、さまざまな参加者の間で共通のモデルを協調的に訓練するための、広く使われているパラダイムとなっている。多くの攻撃は、メンバーシップ、資産、または参加者データの完全な再構築のような機密情報を推測することは依然として可能であることを示した。単純な線形モデルでは、集約されたモデル更新からクライアント固有のプロパティを効果的にキャプチャできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-07T14:11:01Z)
Federated Graph-based Sampling with Arbitrary Client Availability [34.95352685954059]
本稿では,FedGS(Federated Graph-based Smpling)というフレームワークを提案する。実験結果から,FedGSが公正なクライアントサンプリング方式を実現し,任意のクライアントアベイラビリティの下でモデル性能を向上させるという利点が確認できた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-25T09:38:20Z)
M3FGM:a node masking and multi-granularity message passing-based federated graph model for spatial-temporal data prediction [6.9141842767826605]
本稿では,ノードbfseries Maskingとbfseries Multi-granularity bfseries Message passing-based Federated Graph Model (M$3$FGM) という新しいGNN指向の分割学習手法を提案する。最初の問題として、M$3$FGMのサーバモデルは、クライアントがオフラインであるケースをシミュレートするためにMaskNodeレイヤを使用している。また、クライアントモデルのデコーダもデュアルサブデコーダ構造を使用しており、各クライアントモデルはそのローカルデータを使用してオフライン時に独立して予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-27T16:59:39Z)
RSCFed: Random Sampling Consensus Federated Semi-supervised Learning [40.998176838813045]
Federated semi-supervised learning (FSSL)は、完全にラベル付けされた、完全にラベル付けされていないクライアントをトレーニングしたり、部分的にラベル付けされたクライアントをトレーニングすることで、グローバルなモデルを導出することを目的としている。我々は,完全ラベルのクライアント,完全ラベルのクライアント,あるいは部分的にラベル付けされたクライアントのモデル間の不均一な信頼性を考慮して,ランダムサンプリング統合学習(RSCFed)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-26T05:10:44Z)
Federated Gaussian Process: Convergence, Automatic Personalization and Multi-fidelity Modeling [4.18804572788063]
textttFGPRは、プライバシー保護のための多要素データモデリングにおいて有望なアプローチであることを示す。 textttFGPRは幅広いアプリケーションで優れており、プライバシー保護のための多要素データモデリングにおいて有望なアプローチであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-28T00:17:31Z)
Federated Distillation of Natural Language Understanding with Confident Sinkhorns [12.681983862338619]
ユーザデバイス上で訓練された(ローカル)モデルのフェデレーションから,中央(グローバル)モデルを学習するためのアプローチを提案する。グローバルモデルを学ぶためには,局所モデルに割り当てられたソフトターゲットの信頼度から,グローバルモデル予測の最適輸送コストを最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-06T00:44:00Z)
Timely Communication in Federated Learning [65.1253801733098]
我々は,パラメータサーバ(PS)が,クラウドサーバにクライアントデータを集中的に格納することなく,$n$クライアントを用いてグローバルモデルを訓練するグローバルラーニングフレームワークを検討する。提案されたスキームでは、各イテレーションでPSは$m$のクライアントを待ち、現在のモデルを送信する。各クライアントが経験する情報の平均年齢を見つけ、与えられた$n$の年齢最適値である$m$と$k$を数値的に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-31T18:52:08Z)
Personalized Federated Learning with First Order Model Optimization [76.81546598985159]
そこで我々は,各クライアントが他のクライアントと連携して,クライアント固有の目的ごとのより強力なモデルを得る,フェデレーション学習の代替案を提案する。基礎となるデータ分布やクライアントの類似性に関する知識を前提とせず、各クライアントが関心のある任意のターゲット分布を最適化できるようにします。この手法は既存の代替品を上回り、ローカルデータ配信以外の転送のようなパーソナライズされたFLの新機能を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-15T19:30:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。