Understanding and Improving Video Fingerprinting Attack Accuracy under Challenging Conditions

Contexto: El término “huella digital de videos” (video fingerprinting) se refiere a varias técnicas para identificar el video que un usuario está viendo, a tráves del tráfico de datos cifrado que se envía entre la computadora del usuario y el servidor. Esto funciona porque el tráfico de datos contiene patrones reconocibles resultados de características únicas de cada video. El proceso de identificación suele involucrar la IA en la forma de modelos de clasificación. Muchos ataques que utilizan tales modelos se han presentado pero la inmensa mayoría no se han evaluado en condiciones de red variadas, a la vez que hacen falta estudios con un enfoque específico en condiciones difíciles.

Descripción: El artículo presenta unas modificaciónes de dos ataques de “huella digital de sitios web” (website fingerprinting) para funcionar mejor contra el tráfico de videos, uno de los cuales supera al mejor ataque previamente publicado en varias situaciones. Estos ataques se usan para evaluar los efectos de condiciones de red variadas, de dónde se sacan los datos de entrenamiento y de prueba así como diferencias de latencia en vivo. Se considera también los impactos de la duración de pruebas, el número de pruebas y el tiempo de entrenamiento. Usamos los resultados para ilustrar cómo el rendimiento de los ataques cambia debido a varios factores.

Aquí encuentras el artículo