摘要：随着国家颁布多项法规明确轨道交通导向城市建设作为精明增长、减量提质的重要抓手,如何从人本化角度融合车站与城市空间,使轨道交通为城市更新注入活力、提高市民生活品质是目前亟待破解的难题。基于TOD向tor的转变,从交通、功能和景观舒适化角度提炼tor的人本化内涵,总结人本化tor面临的现状问题,提出交通立体加密、功能加密耦合、景观向心缝合等人本化tor策略,并以北京市五道口站为例进行实证分析,为我国超大城市人本化的站城一体化更新提供了经验借鉴。

摘要：多层加密匿名网络旨在通过将用户与其最终目的地分离来为用户提供匿名和隐藏服务,tor (The Onion Router)和I2P (Invisible Internet project)都是多层加密匿名网络,目前已受到学术界、工业界的高度重视,也受到用户的欢迎。但tor和I2P之间由于其设计理念上存在差别,因此其网络关键技术存在明显差异,这些差异主要体现在网络体系结构、网络管理、接口技术、交换技术、路由技术、密码规格、节点选择与发现等方面。通过对匿名网络tor、I2P的关键技术进行比较分析和研究,可以全面理解tor和I2P网络的工作原理,了解两种网络各自的技术特点和匿名性与安全性上存在的问题,为tor和I2P的去匿名化和网络测量等研究奠定基础。

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：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：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：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：为了对洋葱路由有一个清晰的认识和了解,在应用层上设计实现一种简单的洋葱路由器软件,并展示实现结果。实际结果证明在应用层上设计实现洋葱路由的可行性和通用性。

摘要：随着互联网技术的飞速发展,具有匿名、匿踪等特点的暗网给公安取证带来了巨大挑战,如何实现对暗网数据的取证,提高公安机关打击暗网犯罪的能力是亟需解决的问题。在分析暗网匿名通信系统tor技术原理基础上,设计了一套基于Selenium的暗网爬虫,通过定义的流程自动化地采集暗网网页的数据,有助于进一步分析和研究涉案信息,最终实现对暗网的取证,为打击暗网犯罪的公安工作提供一定的借鉴意义。

摘要：随着大数据时代的到来,数据重要性也日益凸显,网络爬虫作为获取互联网数据的工具也随之变得重要。为了防范恶意的爬虫,许多网站设定如IP黑名单的反爬虫措施,从而导致对于对数据有着正规需求的机构获取网络数据变得困难。为满足学术界和有正规需求的机构的爬虫需求,设计与实现基于匿名网络的网络爬虫,经过测试系统可以冲突IP黑名单这一反爬虫措施的障碍,为有相关正规需求的机构提供有效的方法。

摘要：随着网站指纹相关研究的深入以及防御手段的升级,现有的网站指纹攻击模型均暴露出一些不足,包括训练成本高、鲁棒性差等。本文简要介绍了近年来网站指纹攻击与防御手段的发展,并通过对多种模型的研究与对比,在无防御和有防御两种情景下提出了新的网站指纹攻击手段。无防御情景下,结合了CNN与RNN优势的新模型提升了分类准确率,在封闭世界中可达98.96%,开放世界中可达99.93%,并缓解了概念漂移问题;有防御情景下,设计了基于时间信息的网站指纹特征提取方法,能有效应对网站指纹防御。