Tor

摘要： 当前我国大城市逐渐进入存量时代,如何依托轨道交通促进沿线存量地区的系统优化、品质提升和土地资本溢价正成为城市更新面临的主要难题。在此背景下,文章提出应以TOR模式引导城市更新,并在分析存量发展背景下TOD向TOR模式转变的主要特征的基础上,提出了TOR模式下的城市更新策略与实施路径,同时结合北京轨道交通13号线五道口站的实践加以验证,以期为轨道交通沿线地区的城市更新提供可资借鉴的示范样本。

摘要： Hemorrhage is the leading cause of combat deaths,which is a primary lesson learned from modern warfare.[1]If temporary hemostasis is not available,the mortality of non-compressible torso hemorrhage(NCTH),a potentially preventable death(PPD),is as high as 85.5%.[2]

摘要： Tor隐藏服务能保护服务提供方身份地址位置隐私。在分析Tor隐藏服务协议的基础上,提出了针对隐藏服务进行DoS攻击的策略。针对Tor隐藏服务发布、链路建立以及数据传输的不同阶段对隐藏服务目录、引入节点、隐藏服务守卫节点以及隐藏服务器等隐藏服务相关的网络节点实施基于带宽和内存的DoS攻击,达到降低隐藏服务可用性的目的。通过仿真实验进行了攻击验证,实验结果表明,对守卫节点的DoS攻击具有较好的攻击效果,采用带宽级别DoS攻击,自定义构建20个长路径能够消耗守卫节点大约1.2 MB/s的带宽资源,令普通用户获取隐藏服务的延迟时间中位数从9 s上升到30 s。采用内存级别的DoS攻击策略,敌手每构建一个内存级别的停止读攻击连接消耗大约60 KB/s的带宽资源就能以6 MB/s的速率消耗守卫节点内存。

摘要： 传统TOR匿名网络如今面临着出口节点无保护、单点失效、低成本流量攻击、低资源路由攻击等各种攻击问题的威胁,对此提出一种新型匿名网络结构。新型匿名网络在出入口节点间加入非对称加密处理,并设置分组目录服务器机制,修改中继路由节点的组织形式。这些方法可以有效保护出口段通信安全,从原理上缓解上述问题。实验通过反复模拟志愿中继节点在分组目录服务器机制下的注册过程,系统评估新型匿名网络对于两种攻击的抵御能力。结果表明,新型匿名网络可以有效提升低成本流量攻击的攻击成本,降低其攻击成功的概率,并将低资源路由攻击的成本提升至2.67倍以上。

摘要： 为实现下一代100 G接口在数据中心TOR中的应用和推广,介绍了DSFP MSA的相关规范,并给出了DSFP接口在交换机中硬件电路的参考设计和应用指导。文中以8.0 Tb/s带宽的PAM4交换芯片为例,提出了48个下行DSFP接口和8个上行QSFP-DD接口的1U TOR交换机的设计和应用实例,经过验证测试,该1 U交换机功能稳定可靠。文中介绍的相关设计方法和应用可以推广应用到其他类似产品中,特别对于DSFP相关的产品开发有参考价值。

摘要： 针对现有匿名网络流量识别模型准确率低的问题,提出了一种基于一维残差卷积神经网络的Tor匿名网络流量识别模型。该模型根据网络流量各特征之间相互独立,无内在关联的特性,采用一维卷积进行特征提取,并采用最大池化筛选、保留关键特征,通过引入跳跃连接解决深层网络存在的退化问题,降低训练时梯度消失的风险,使得模型可进一步加深,提高识别准确率。实验结果表明,该模型优于常用的SVM、KNN、ResNet等对比模型,将Tor匿名网络流量识别准确率提高至98.87%,具体匿名应用类型识别准确率提高至96.14%。

摘要： 匿名网络Tor提供了两种操作方式:Web服务方式和洋葱服务(或隐藏服务)方式.为了保证服务器端的匿名,"隐藏"洋葱服务,其域名(或洋葱地址)采用公钥字符串.由于它不具有可读性、难以记忆,是一种"非人类"的域名,一定程度上影响了网络服务的推广.为了使域名具有一定可读性、便于记忆,在不降低安全性的前提下,设计具有指定字符的onion域名.国外许多学者进行了大量研究,取得了一定的成果,其中最经典的是Shallot算法.在应用研究过程中发现Shallot算法存在许多问题,在分析Shallot算法的基础上,设计了一种洋葱地址快速生成算法Shallot++,对于指定字符串,Shallot++比shallot算法可以更快地生成符合要求的域名,仿真实验和算法分析证明了结论的正确性和效率性.

摘要： 以往的Tor(The Onion Router)流量隐蔽方案(Pluggable Transports,PT)使用对通信数据的混淆或伪装等手段来躲避检测,但仍无法隐藏TCP连接层面的流量特征,如连接时长和数据包大小,应用机器学习等检测方法仍能识别出Tor流量.对此,提出面向Tor的可控重连算法,从连接层面开展了Tor流量隐蔽的研究工作,即对PT客户端与服务端之间的TCP通信进行定时断开和重连,实现对连接时长的精细控制,同时控制数据包的大小使之与正常流量分布接近.实验证明,在局域网环境下,该算法能以秒级精度控制连接时长,并生成大小符合正常流量分布的数据包,有助于提升Tor流量隐蔽的效果.

摘要： Tor是一种基于洋葱路由通信协议建立的隐蔽加密通信系统.该系统基于互联网现有路由、数据加密等协议,构建了一套保护通信实体的身份隐匿机制,使得经过Tor网络传播的数据难以被有效追踪和分析.然而近年来这项隐蔽通信技术被罪犯大量使用,已成为网络犯罪和非法交易的温床.为有效应对该问题,提出一项基于机器学习的Tor网络识别检测技术,通过主动生成Tor网络流量,基于机器学习技术实施流特征提取与检测,从而发现参与Tor通信的网络实体及其通信类型,进而检出潜在的恶意暗网用户.实验表明,该方法可有效识别Tor通信实体以及通信行为,如电子邮件和FTP应用等.

摘要： 为应对持续不断的环境压力和逆境胁迫,植物需要整合内部和外部信息来调整自身的生长发育,以适应环境.其中,可溶性糖不仅是基础能量和营养代谢的必需分子,也是参与植物生长发育和应对胁迫的信号分子.然而,植物整合糖信号,平衡营养代谢和胁迫应答的分子机制尚不清楚.最近,福建农林大学熊延团队发现,居于植物营养感受通路中心地位的TOR激酶能够直接磷酸化乙烯信号核心组分EIN2蛋白,形成1个葡萄糖-TOR-EIN2的营养感受和调控轴心.植物通过不同的蛋白激酶(TOR和CTR1)精确调控EIN2不同位点的磷酸化,从而使EIN2成为葡萄糖信号和乙烯信号的交叉中心,精巧地调节植物的生长发育.

摘要： 本发明公开了一种Tor匿名通信网络恶意出口中继节点识别方法，包括：S1：实时监控当前Tor网络，记录所有可供使用的出口中继；S2：扫描Tor网络中所有出口中继节点的行为；S3：标记所有出口中继节点的行为信息；S4：根据标记的行为信息分别计算出所有出口中继节点的信誉分数，判断是否达到设定扫描总次数，若达到则执行S5，否则返回步骤2；S5：根据信誉阈值和信誉分数大小关系判断出口中继节点是否为恶意节点。本发明实现出口中继节点行为量化，通过给出信誉阈值将长期处于低信誉值的出口中继节点剔除出Tor网络，提升Tor网络匿名性。通过计算信誉分数将出口中继节点的行为量化，激励出口中继节点保持长期的良好行为。

摘要： 本发明公开一种基于四元特征融合图的轻量级Tor流量分类方法及系统，结合匿名网络Tor多路复用特性以及实际部署中对模型算力的要求，针对网络用户生成的Tor流量进行分类。首先从测试环境中抓取目标Tor流量集，然后将固定窗口内的流量转化为四元特征融合图，随后使用部分参数共享的堆叠式特征提取层提取融合图特征，并使用两种不同的池化策略分别对特征进行细化和降维，最后使用训练好的已知类别判别模型和未知类别判断模型，为特征向量分配类别标签。本发明能够实现Tor流量的高效分类与流量分类模型的轻量级部署，根据流量分布的不同将Tor流量转化为模式更加可分的图像格式提升分类效率，使用轻量级设计思路搭建的模型能运行在更多的低算力设备上。

摘要： 本发明提出一种基于Tor隐藏服务域名状态的存储型隐蔽信道方案，该方案首先进行隐蔽信道初始化：发送方与接收方进行信道初始化，包括带外通道构建和参数协商、域名列表生成、目录服务器选择；再调制解调算法：发送方通过上传隐藏服务描述符修改隐藏服务域名的可访问状态，接收方根据参数和初始化配置，遍历对应目录服务器确定域名状态；最后通过健壮性增强的编解码算法优化隐蔽信道的性能。本发明利用Tor的隐藏服务协议机制，通过域名状态的数据载体，实现不依赖流量特征的隐蔽通信，在提供匿名性保证的同时规避流量分析检测方法的攻击，提高隐蔽信道隐蔽性。

摘要： 本发明公开了一种Tor流量检测方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：抓取现网流量中的报文数据，该报文数据中包括多个报文数据包；对各报文数据包进行多维特征提取处理，得到所述报文数据的多维特征数据，并将所述报文数据输入至经过预训练的注意力机制，得到所述报文数据的注意力编码数据；将所述多维特征数据与所述注意力编码数据进行拼接整合处理，得到目标特征数据；基于所述目标特征数据检测现网流量中是否存在Tor流量。本发明通过注意力机制融合报文数据包的前后信息，添加对报文数据不同维度特征数据的注意力，提高对报文数据局部特征的注意，放大正常流量和Tor流量特征的区别，提高了对Tor流量的检测精度和检测效率。

摘要： 本发明公开了一种基于注意力机制和LSTM的Tor网站指纹识别方法，具体包括以下步骤：步骤一、流量捕获；步骤二、特征筛选；步骤三、模型构建；步骤四、模型训练；步骤五、性能评估：使用步骤四中的测试集对训练好的分类器模型进行性能评估，本发明涉及网络安全技术领域。该基于注意力机制和LSTM的Tor网站指纹识别方法，通过基于Tor访问流量的数据特点，提取出cell序列作为模型输入特征，并基于注意力机制和LSTM相结合的方式，使用多分支LSTM网络从cell序列中提取时间特征，再使用注意力机制对时间特征做权重参数优化，以发现并突出关键时间特征对网站指纹识别结果的影响，弥补了现有Tor网站指纹识别准确率比较低的缺陷。

摘要： 本发明公开了一种基于对抗鲁棒性学习的Tor恶意流量检测方法，针对可能存在的Tor恶意软件流量，首先基于会话流的方式对其提取特征，并进行流量识别，建立检测模型，采用PGD方法生成能够成功绕过模型检测对抗样本，最后利用对抗性训练产生的对抗样本加固模型，得到基于对抗鲁棒性学习的Tor恶意流量检测模型，利用PGD方法生成的恶意对抗样本，绕过Tor恶意流量监测模型的绕过率能达到90%；最终利用产生的恶意对抗样本进行对抗性训练加固模型，Tor恶意流量检测模型能在稍微损耗模型精度的情况下识别出恶意对抗样本，通过不同细粒度的流量切分，模型分类准确率能够提升至98%。

摘要： 本发明涉及计算机网络技术领域，公开了一种面向Tor网络的混合匿名链路通信方法及系统，该通信方法，在自定义协议的基础上，根据Tor网络协议的分析，对自定义协议的数据报文进行格式转换和处理，使自定义协议兼容Tor网络节点协议，利用Tor网络节点和自定义网络节点构建混合匿名链路进行匿名数据传输。本发明解决了现有技术存在的数据传输的安全性不够高、资源投入大等问题。

摘要： 本发明涉及计算机网络技术领域，公开了一种Tor网络的域名规模评估方法及系统，该评估方法，利用描述符中的盲密钥与Tor V3的域名绑定关系对全网隐藏服务进行域名规模评估。本发明解决了现有技术存在的无法实现V3版本域名规模估计的问题。

摘要： 本发明属于匿名通信系统Tor技术领域，特别涉及一种基于网络流量频域指纹的Tor用户访问网站识别方法及系统，该方法提取访问流量中时域信元序列的方向和长度特征，将其组合形成信元特征序列，将信元特征序列进行离散小波变换并获取信元频域特征序列的低频部分，去除掉包含噪声的高频部分，这种将离散小波变换作为频域处理方法可以有效减少用户在访问网站过程中出现的噪声对指纹识别产生的影响；通过使用CNN、FC和Self‑Attention相结合的深度学习分类模型，能够发现频域特征序列之间的内在联系，高效完成对访问流量的识别分类，并且在模型中使用多种正则化技术来防止模型训练过程中出现过拟合问题。本发明能够在一定程度上提升网站指纹识别准确率。

摘要： 本发明属于匿名通信系统Tor技术领域，特别涉及一种基于格拉姆角场变换的Tor用户访问网站识别方法及系统，该方法首先提取用户访问网站时产生的流量数据包中的信元特征序列，然后通过格拉姆角场变换将一维信元特征序列转换成二维特征序列矩阵；其次利用符号聚合近似(SAX)对二维特征序列矩阵进行降维和符号化表示，降低分类过程中的时间和空间消耗，最后使用现有基于CNN的二维矩阵深度学习模型利用深度学习技术学习所有生成的二维特征序列矩阵，完成对用户访问流量的识别分类，进而识别出用户所访问的网站。本发明提出的GDF方法尤其在采用防御措施以及洋葱服务的场景下，网站指纹识别准确率明显优于现有方法。