网站指纹（WF）攻击严重威胁匿名网络（如Tor）用户的隐私。尽管已有多种防御方案，但面对基于深度学习的先进WF攻击，现有防御效率不足。本文提出Palette，一种新颖且实用的实时WF防御方法，通过流量簇匿名化保护实时Tor流量。核心思想是将流量模式高度相似的网站聚类，并为每个簇（即一组相似网站）设计统一的标准化流量模式，从而阻止攻击者区分簇内相似网站，提供强匿名保证。Palette的关键步骤包括：首先，基于真实流量特征对网站进行聚类；其次，为每个簇生成一个统一的目标流量模式（例如，通过填充、调整数据包大小和时序等）；然后，在流量传输过程中实时将簇内网站的流量整形为该统一模式。实验使用公开真实数据集进行综合评估，结果表明Palette在可接受的额外开销下，大幅降低了最先进WF攻击的准确率。具体地，在Tor网络中以可插拔传输（Pluggable Transport）形式实现Palette并部署后，平均将SOTA WF攻击的准确率降低73.60%，相比现有防御提升33.50%-43.47%。该方法适用于所有关注匿名通信安全的场景，尤其适合Tor网络运营商、隐私保护研究人员及安全产品开发者阅读。