@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219767,
 author = {濱中, 圭吾 and 小泉, 佑揮 and 武政, 淳二 and 長谷川, 亨},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2022論文集},
 month = {Jul},
 note = {盗聴したパケット列が持つ特徴から，被害者の参照中の Web ページを特定するウェブフィンガープ リント攻撃が注目されている．従来は，被害者が参照する Web サイトを特定するドメイン間フィンガープ リント攻撃が主流であったが，ある同一のドメイン中から被害者が参照している Web ページを特定するド メイン内フィンガープリント攻撃が可能であることが報告されている．本稿では，パケット列から抽出し た特徴量が持つ情報量を定量的に評価することで，ドメイン内フィンガープリント攻撃に有効な特徴量を 調査する．Amazon.co.jp を対象とした Web 通信のトレースデータを作成し，そのトレースを用いて特徴 量が有する情報量を定量化することで，ドメイン内フィンガープリント攻撃に有効な特徴量候補を選出し， さらに，それらの特徴量が攻撃に有用である理由を分析する．},
 pages = {1378--1385},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ドメイン内フィンガープリント攻撃に適した特徴量の実験的評価},
 volume = {2022},
 year = {2022}
}