2016_S&P_Beauty and the Beast: Diverting modern web browsers to build unique browser fingerprints翻译

现代浏览器指纹技术

老师开始让我们看论文摘要并翻译,我选了S&P会议。可能有些翻译的不准确,仅供参考啦

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Beautyand the Beast: Diverting modern web browsers to build unique browser fingerprints

美女与野兽:将现代web浏览器构建成独特的浏览器指纹

Abstract—Worldwide, the number of people and thetime spent browsing the web keeps increasing. Accordingly, the technologies toenrich the user experience are evolving at an amazing pace.

世界范围内,人的数量和浏览网页的时间在不断增加。因此,用以丰富用户体验的技术正以惊人的速度发展。

Manyof these evolutions provide for a more interactive web (e.g., boom ofJavaScript libraries, weekly innovations in HTML5), a more available web (e.g.,explosion of mobile devices), a more secure web (e.g., Flash is disappearing,NPAPI plugins are being deprecated), and a more private web (e.g., increasedlegislation against cookies, huge success of extensions such as Ghostery and AdBlock).

许多这样的发展提供了一个更加交互式的web(例如,JavaScript库的流行,HTML5每周一更),一个更加可用的web(例如,爆炸式的移动设备),一个更加安全的web(例如,Flash正在消失,NPAPI插件正在被弃用),和一个更加私人的web(例如,增加反对cookie的立法,扩展的巨大成功,比如GhosteryAdBlock(一个是隐私跟踪插件,一个是过滤广告的插件))

Nevertheless,modern browser technologies, which provide the beauty and power of the web,also provide a darker side, a rich ecosystem of exploitable data that can beused to build unique browser fingerprints.

然而,现代浏览器技术,提供了网络的美和力量,同时也提供一个阴暗面,形成一个丰富的拥有可利用数据的生态系统,它可用于构建独特的浏览器指纹。

Ourwork explores the validity of browser fingerprinting in today’s environment.Over the past year, we have collected 118,934 fingerprints composed of 17attributes gathered thanks to the most recent web technologies.

我们的工作探索了浏览器指纹在当前环境中的有效性。在过去的一年里,我们收集了由17个属性汇合组成的118934分指纹,这多亏了最新的web技术。

 We show thatinnovations in HTML5 provide access to highly discriminating attributes, notablywith the use of the Canvas API which relies on multiple layers of the user’ssystem.

我们展示了HTML5中的创新提供了通向高度不同的属性的方法,特别是使用Canvas API(HTML5 <canvas>标签用于绘制图像),它依赖于用户系统的多个层次。

 In addition, weshow that browser fingerprinting is as effective on mobile devices as it is ondesktops and laptops, albeit for radically different reasons due to their moreconstrainedhardware and software environments.

此外,我们展示了,移动设备上的浏览器指纹识别和在台式机和笔记本电脑同样有效,虽然完全不同的原因是因为他们更多限制硬件和软件环境。尽管有完全不同的原因,归结于他们更受限的硬件和软件环境。

We also evaluate how browser fingerprinting could stopbeing a threat to user privacy if some technological evolutions continue (e.g.,disappearance of plugins) or are embraced by browser vendors (e.g., standard HTTPheaders).

我们也评估了浏览器指纹如何能够避免成为一个对用户隐私的威胁,如果一些技术进展继续的话(比如,插件的消失)或者他们被浏览器开发商拥护(比如标准的HTTP头)

Index Terms—browser fingerprinting; privacy;software diversity

索引词:浏览器指纹,隐私,软件多样性

namespace beast = boost::beast; // from <boost/beast.hpp> namespace http = beast::http; // from <boost/beast/http.hpp> namespace net = boost::asio; // from <boost/asio.hpp> using tcp = boost::asio::ip::tcp; // from <boost/asio/ip/tcp.hpp> using TypeCallbackClientOnDone = std::function<void(const char*, const std::string&, const char*)>; // Performs an HTTP GET and prints the response class ClientSession : public std::enable_shared_from_this<ClientSession> { public: // Objects are constructed with a strand to // ensure that handlers do not execute concurrently. explicit ClientSession(net::io_context& ioc, std::shared_ptr<beast::tcp_stream> stream, const std::string& host, int port); // Start the asynchronous operation void Run(int timeout, char const* target, const char* contentType, const std::string& content, const TypeCallbackClientOnDone& cb); // 拿走其内的Stream std::shared_ptr<beast::tcp_stream> TakeStream(); private: void DoRun(int timeout, const std::string& target, const std::string& contentType, const std::string& content, const TypeCallbackClientOnDone& cb); void OnConnect(beast::error_code* ecPtr, int timeout); void OnWrite(beast::error_code ec, std::size_t bytes_transferred, int timeout); void OnRead(beast::error_code ec, std::size_t bytes_transferred, int timeout); void OnFail(const std::string& errMsg, char const* what); void ReportFail(const std::string& errMsg, char const* what); void CloseSocketAndConnect(int timeout); private: net::io_context& ioc_; std::shared_ptr<beast::tcp_stream> stream_; std::string host_; int port_{ 0 }; //用于底层连接复用,是否失败时重连 bool reconnect_{ true }; beast::flat_buffer buffer_; // (Must persist between reads) http::request<http::string_body> request_; http::response<http::string_body> res_; TypeCallbackClientOnDone funcOnDone_; }; 改用strand序列化
07-24
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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