一种基于冲激序列响应的Tor网络流量感知方法

本发明提供了一种基于冲激序列响应的Tor网络流量感知方法，包括：利用抓包工具从Tor网络中捕获数据流，利用五元组信息进行初步分流；对Tor网络流量进行指纹识别，提取窗口内数据流的频域熵和直流分量两种特征并进行表征；使用动态窗口调整器比较相邻窗口的熵值，动态调整窗口的大小；将特征矩阵输入到分类器中对网络流量数据的频域特征进行学习；根据损失值灵活调整训练批次的大小。本发明通过自适应处理策略，有效应对Tor网络环境下的复杂流量特征，能够及时做出分类决策，显著提高处理准确率和响应能力。本发明在Tor网络流量感知和管理中，特别是在流量分析、隐私保护、网络安全监控及异常检测方面，展现了广泛的应用潜力。