基于分布式爬虫的高性能Tor网络内容监控系统

随着网络的发展和普及,人们对于安全性、匿名性、反审查等信息安全的需求快速增强,越来越多的人开始关注和研究Tor匿名通信网络。目前针对Tor网络内容监控的研究工作大部分存在功能少、性能弱等劣势,如缺乏为暗网设计的专用爬虫,网络连接速度较慢,本文设计开发了一套综合性的Tor网络内容动态感知及情报采集系统,包含数据采集爬虫以及网页内容分类两个部分。其中爬虫部分使用了分布式架构,包括了任务管理模块、爬虫调度模块、网页下载模块、页面解析模块、数据存储模块,同时创新性地优化了Tor连接链路以提高爬取速度和稳定性;网页内容分类部分使用了自然语言处理技术,建立训练模型并对抓取到的信息进行精准高效分类,解决分类的准确度和复杂性问题,最后根据结果分析暗网的内容结构和敏感信息。我们也相应地为保障系统运行设计了容错模块和预警模块,从而对系统各个组件的当前状态进行实时监控,并将系统的状态数据进行整合、收集和展示。最后我们将该系统放到了实际Tor网络环境中进行了测试,从系统网页爬取效果、内容分类效果及系统性能等三方面进行了评估和分析,并与国内外7中现有的框架的功能进行了对比,证明本文提出的方案在暗网域名、网页、数据爬取的量级和速度性能方面均为最佳。

匿名网络应用及仿真平台研究综述

匿名网络可以隐匿用户和服务提供者的真实身份及位置信息。随着网络空间的日益扩大以及用户对于隐私保护重视程度的提高,匿名网络的研究得到了进一步发展。鉴于目前缺乏匿名网络的应用总结,特别是缺少对于匿名网络仿真平台研究的相关综述,因此结合当前匿名网络的研究现状,对已有的隐私保护匿名技术和匿名网络实际应用的典型代表从多个维度进行了归纳,总结了现有仿真平台和实验环境的优劣势,从可用性、工作效率、真实性、可控规模等方面介绍了相关工作。最后对未来匿名网络的应用研究进行展望,为新的研究内容和趋势提供思路。