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User identification in dynamic web traffic via deep temporal features

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Book Detail
Data Type :	(군대학) 학위논문
Class No. :	393.8
Title/Author :	User identification in dynamic web traffic via deep temporal features/ Jihye Kim
Imprint :	논산: 국방대학교 국방관리대학원, 2021.
Format :	69 p.; 28 cm.
General Notes :	지도교수: Vinnie Monaco
학위논문주기 :	Thesis(M.A.) -- Naval Postgraduate School,: Science in computer science, 2021.07
학위논문주기 :	학위논문 (석사) -- 국방관리대학원,: 컴퓨터공학전공, 2021.07
Note :	참고문헌수록
Personal Author :	Monaco, Vinnie
Personal Author :	Kim, Jihye
Language	English

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Original View :	User identification in dynamic web traffic via deep temporal features User identification in dynamic web traffic via deep temporal features

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National Defense University Library

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1. Introduction
1.1 Research questions
1.2 Contributions
1.3 Thesis organization

2. Background and related work
2.1 Dynamic web traffic
2.2 Remote side-channel attacks
2.3 Keystroke dynamics

3. Design and methodology
3.1 Overview
3.2 Threat model
3.3 Data collection
3.4 Ajax packet detection

4. User identification
4.1 Feature extraction
4.2 Recurrent architectures
4.3 Triplet training
4.4 Classification
4.5 Summary

5. Experimental results
5.1 Event packet detection
5.2 User identification and verification

6. Conclusion
6.1 Summary
6.2 Key takeaways
6.3 Discussion
6.4 Conclusion and future work