基于相似性感知的Tor网络路径选择算法

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作   者：

隋嘉祺;  扈红超;  史鑫;  周大成;  陈尚煜; 

作者机构：

郑州大学网络空间安全学院; 

关键词：

匿名通信;  Tor;  路径选择算法;  Sybil攻击; 

期刊名称：

计算机科学

i s s n：

1002-137X

年卷期：

2025 年 52 卷 003 期

页   码：

391-399

摘   要：

由于Tor低门槛的搭建条件和开放的参与机制，攻击者可以通过控制大量的恶意Sybil节点对Tor网络发起Sybil攻击，从而对用户隐私造成严重的威胁。目前，针对Sybil攻击的防御方法中，一类通过识别恶意Sybil节点来进行防御，该类方法存在对节点之间相似性分析缺乏准确性、难以识别恶意节点针对性伪装等问题；另一类通过提升Tor路径选择算法的安全性来进行防御，该类方法存在路径选择算法难以同时满足安全性和性能的双重要求、不能抵御多种Sybil攻击等问题。为了弥补现有防御方法自身存在的脆弱性问题，提出将恶意节点识别方法和路径选择算法综合应用。首先，从多个数据源采集中继节点的信息，并对多源数据进行验证、过滤和融合，提升数据层面的安全性；其次，通过基于历史数据的带宽度量优化，一定程度上增大了对带宽长期稳定的可靠节点的选择倾向，增加了攻击者部署恶意Sybil节点的成本；然后，优化中继节点相似性评估方法，提出一种基于聚合相似性得分的最近邻排序算法，提高节点相似性分析的准确性；最后，将优化后的相似性评估方法融入路径选择算法的设计中，提出一种基于相似性感知的路径选择算法。实验结果表明，该算法不仅在抵御多种Sybil攻击时表现出更好的防御效果，而且确保了链路的性能需求得到满足。