Python基于浏览器指纹的暗网网址检测系统源码.zip

# Erebus：基于深度学习的暗网流量检测和指纹识别系统 ------ [TOC] ------ ### 项目简介 “Erebus基于深度学习和指纹识别的暗网流量监测系统”，旨在**快速、准确地监测、判断节点流量是否为Tor流量**，**并识别Tor流量所访问的服务，给出其合法性的鉴定结果**。“Erebus”是希腊神话中的幽冥神，给项目取名为Erebus希望它能在暗网监控管理中发挥出自己的力量。本项目的主要创新点包括：1）将普通流量识别处理中常用到的**流量可视化**技术引用到暗网的流量识别中；2）结合了ResNet-18和LSTM算法，并将该**ResNet-LSTM算法**作用在对Tor流量的识别中，大大提高了识别的准确率；3）将系统部署在**云服务**上，让用户可以无需下载，直接通过Web浏览器进行访问和在线的流量的识别监测。 ---- ### 内容简介 - binvis：将节点流量转化为可视化图像的开源项目，其在线平台为www.binvis.io - data：转化后的节点流量图像 - part1：包含节点流量数据集以及使用lstm对节点流量检测的代码 - 爬虫.ipynb：爬取即时节点流量 - image_preprocess.py：图片预处理文件 - 后端连接脚本：包含了全部的后端连接脚本以及运行提示 ---- ### 参与人员 * 李珠源 * 张原钰 * 李宜春