a****r
发帖数: 12375 | 1 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: arthir (阿瑟~不懂), 信区: Military
标 题: 研究人员利用机器学习识别Tor和SS流量
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Oct 12 03:29:27 2017, 美东)
The Random Forest Based Detection of Shadowsock's Traffic
研究人员利用机器学习识别Tor和Shadowsock流量
长沙国防科技大学的研究人员在 2017 年第九届
智能人机系统与控制论国际会议上发表了两篇论文，
利用机器学习识别 Tor 和 Shadowsock 流量。
研究人员称，「匿名通信技术给网络监视带来了
新的挑战。有效识别匿名流量在防止滥用此类技术上
起到关键作用。」
根据Tor官方的统计，中国Tor用户仅仅在一千人
左右，很难说这种技术在中国被滥用了。
研究人员称他们应用Random Forest算法能在实验
环境中以85%的精度识别Shadowsock的流量，而随著训
练集和测试集规模增加，探测精度能逐步提高直至保
持恒定。 | a****r
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发信人: arthir (阿瑟~不懂), 信区: Military
标 题: 研究人员利用机器学习识别Tor和SS流量
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Oct 12 03:29:27 2017, 美东)
The Random Forest Based Detection of Shadowsock's Traffic
研究人员利用机器学习识别Tor和Shadowsock流量
长沙国防科技大学的研究人员在 2017 年第九届
智能人机系统与控制论国际会议上发表了两篇论文，
利用机器学习识别 Tor 和 Shadowsock 流量。
研究人员称，「匿名通信技术给网络监视带来了
新的挑战。有效识别匿名流量在防止滥用此类技术上
起到关键作用。」
根据Tor官方的统计，中国Tor用户仅仅在一千人
左右，很难说这种技术在中国被滥用了。
研究人员称他们应用Random Forest算法能在实验
环境中以85%的精度识别Shadowsock的流量，而随著训
练集和测试集规模增加，探测精度能逐步提高直至保
持恒定。 |
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