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一种基于机器学习的Tor网络识别探测技术

作者：张 玲1，卫传征1，林臻彪1，段琳琳2
发布日期：2021-04-12
来源：2021年电子技术应用第4期

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    Tor匿名网络是一个由全球志愿者维护的各自匿名网络所组成的大型分布式匿名通信网络，其核心技术是美国海军研究室开发的洋葱路由系统，设计初衷是保护政府机关的数据通信隐私。

    Tor用户通过连接一系列虚拟通道在通信的源端与目的端之间建立间接的数据链路，使得包括个人和机构在内的用户在互联网中的数据传输行为匿名化[1]。由于该技术能够有效规避网络监管，成为访问受限网段的有效措施。

    洋葱路由技术提供的身份匿名性和数据安全性使得Tor网络成为网络内容犯罪的温床。同时，区块链、虚拟数字货币等技术的发展为网上非法交易带来便利，更使得包括Tor网络在内的暗网成为互联网中的法外之地，产生越来越多涉及黄、暴、恐的非法信息和非法交易。鉴于此，本文研究Tor网络流量的分析和识别。对于给定的真实网络数据，本研究的目标是鉴别其中流量是通过普通网络通信数据还是Tor流量。在有效识别Tor流量基础上，本文进一步研究Tor通信行为分类，包括浏览网页、邮件服务、即时通信、流媒体、FTP、VoIP和P2P通信等。




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作者信息:

张  玲1，卫传征1，林臻彪1，段琳琳2

（1.北京赛博兴安科技有限公司，北京102200；2.郑州大学 信息工程学院，河南 郑州450001)

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暗网探测 Tor 通信实体识别 机器学习

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