一种基于时频一致性预训练的网站指纹识别方法

本发明涉及信息安全技术领域，公开了一种基于时频一致性预训练的网站指纹识别方法。通过总对比损失进行指纹识别模型训练，训练时使用Adam优化算法和余弦退火学习率调度策略对指纹识别模型进行优化，得到通用指纹识别模型，总对比损失由训练集中多条匿名流量的总对比损失聚合得到，其中，单条匿名流量的总对比损失由该单条匿名流量的时域对比损失、频域对比损失和时频一致性对比损失加权组合后得到；使用通用指纹识别模型进行网站指纹识别。使训练后的通用指纹识别模型不仅能够准确识别出不同匿名流量的指纹特征，还能够复杂环境下保持较高的识别稳定性和鲁棒性，提高了模型的泛化能力。