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隧道中的老鼠：可解释的多标签Tor恶意软件分类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了机器学习分类器在网络流量监控中面对后门攻击的鲁棒性。研究分析了干净标签毒化场景，并提出使用模型解释性技术生成隐蔽触发器，以降低被检测的风险。结果显示，网络流量分类器在恶意通信检测和应用程序分类中易受侵毒攻击。
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关键要点
- 研究机器学习分类器在网络流量监控中的鲁棒性。
- 关注网络流量分类器受到后门攻击的影响。
- 调查干净标签毒化的挑战场景。
- 提出利用模型解释性技术生成隐蔽触发器的策略。
- 设计生成贝叶斯网络模型等创新策略以降低触发器的醒目程度。
- 研究结果显示网络流量分类器易受侵毒攻击，尤其在恶意通信检测和应用程序分类中。
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