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题名重要Tor暗网站点的验证码快速识别和数据采集
被引量:2
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作者
龙军
王轶骏
薛质
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机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第7期315-321,共7页
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基金
国家重点研发计划项目“网络空间安全”重点专项(2016QY01W0202)。
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文摘
针对面向Tor暗网的数据采集和信息监控的任务,为了解决爬取重要Web站点中所遇到的验证码自动识别这个技术难点,设计一套结合CNN网络、GRU网络和ctc loss的快速识别模型,并将其应用到Tor暗网站点的数据采集系统中去。一段时间的实际运行结果充分证明了该Tor暗网数据采集系统能够快速、准确地识别重要Tor暗网站点的验证码,自动绕过检验机制后爬取并存储站点的数据信息,从而有力支撑了暗网数据提炼、分析和挖掘的后续工作。
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关键词
tor暗网
CNN网络
GRU网络
ctc
loss算法
Scrapy爬虫
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Keywords
tor dark web
CNN network
GRU network
Ctc loss algorithm
Scrapy crawler
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于深度森林的网络匿名流量检测方法研究与应用
被引量:3
- 2
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作者
魏松杰
李成豪
沈浩桐
张文哲
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机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2022年第8期64-71,共8页
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基金
国家自然科学基金[61472189]
工信部2020年工业互联网创新发展工项目[61802186]。
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文摘
网络流量分类一直是许多研究工作的关注领域,数据加密的普遍使用使其成为一个公开的技术挑战。数据加密是各种隐私增强工具中使用的一项关键技术。其中,基于匿名通信系统Tor构建的暗网是现今规模最大的匿名通信实体,常被犯罪分子用来从事各类违法犯罪活动,因此高效识别Tor流量具有重要研究意义。文章根据Tor匿名通信流量特点设计了一组用于Tor流量行为检测的网络流特征,并在原有深度森林模型的内存需求和时间开销局限性问题上,提出一种改进的深度森林模型,用于Tor网络流量的识别。实验结果表明,与已有识别方法相比,文章提出的模型准确率可达99.86%,同时,检测时间开销和内存需求都有所优化。
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关键词
流量分类
tor暗网
匿名流量
深度森林
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Keywords
traffic classification
tor darknet
anonymized traffic
deep forest
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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