Una red anónima puede ser utilizada para proteger la privacidad y ocultar las identidades de ambas partes de la comunicación. Un ataque de huella dactilar de sitio web identifica el sitio web objetivo para el acceso a los datos al igualar el patrón del tráfico de datos monitoreado, haciendo que la red anónima sea ineficaz. Para defendernos contra ataques de huellas dactilares en redes anónimas, proponemos un nuevo método de generación de muestras adversarias basado en algoritmos genéticos. Podemos generar muestras adversarias efectivas con un costo mínimo al construir una función de aptitud adecuada para seleccionar muestras, lo que nos permite defendernos contra varios métodos de ataque convencionales. La técnica reduce la precisión de un ataque de vanguardia fortalecido con entrenamiento adversarial del 90% al 20-30%. También supera a otros métodos de defensa del mismo tipo en términos de tasa de filtración de información.