一种基于对比学习的跨Tor版本域小样本网站指纹识别方法

本发明设计了一种基于对比学习的跨Tor版本域小样本网站指纹识别方法，本方法包含基于对比学习的预训练策略、基于双分支置信对齐的微调策略以及原型驱动的流量分类策略三个部分。首先，基于对比学习的预训练策略通过主干卷积特征提取器与流量注意力模块构建具备判别性的表征空间，并引入监督对比学习获取具备跨域迁移能力的特征表示；其次，采用双分支置信对齐微调策略，结合部分冻结机制保持模型结构稳定性，并通过交叉熵损失与加权对比损失的联合优化，实现对目标域的快速适应；最后，引入原型驱动的分类策略，在微调阶段形成的语义结构基础上，利用类别原型在封闭世界与开放世界场景下实现对Tor流量的精准识别，显著提升了小样本网站指纹识别的跨域泛化能力。