Binghui Wu, Dinil Mon Divakaran, Mohan Gurusamy · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.27456 · open-access PDF
Frühstadium-verschlüsselte Traffic-Klassifizierer treffen Entscheidungen nur aus den ersten Paketen einer Verbindung und ermöglichen eine Low-Latency-Klassifizierung, erhöhen aber unter realistischem Traffic-Morphing Robustheitsbedenken. Bestehende Gegner-Traffic-Generierungsmethoden nehmen häufig vollständige Flüsse, Feature-Level-Störungen oder iterative Runtime-Feedback voraus, die nicht mit den Einschränkungen der Frühstadium-Ausführung übereinstimmen. Wir präsentieren NetGuise, ein zielgerichtetes Traffic-Morphing-Framework, das Packet-Level-Padding und nicht-negative Verzögerungsaktionen erzeugt und gleichzeitig die Paketrichtung,
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Early-stage encrypted traffic classifiers make decisions from only the first few packets of a connection, enabling low-latency classification but raising robustness concerns under realistic traffic morphing. Existing adversarial traffic generation methods often assume complete flows, feature-level perturbations, or iterative runtime feedback, which do not match the constraints of early-stage execution. We present NetGuise, a target-conditioned traffic morphing framework that generates packet-level padding and non-negative delay actions while preserving packet direction, ordering, and packet co
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