技术
我们将深度学习系统的结果与其他预测系统进行了比较。使用召回率(Recall)、精准率(Precision)和F-Score这些标准分类指标来衡量预测系统性能。我们基于深度学习的系统能够很好地检测TOR类。但是，我们更加重视非TOR类。可以看出，基于深度学习的系统可以减少非TOR类的假阳性情况。结果如下表：
表2：用于TOR流量检测实验的深度学习和机器学习模型结果
在各种分类器中，随机森林和基于深度学习的方法比其他方法更好。所示结果基于5,500个训练实例。本实验中使用数据集的大小相对小于典型的基于深度学习的系统。随着训练数据的增加，基于深度学习的系统和随机森林分类器的性能将会进一步提升。
但是，对于大型数据集来说，基于深度学习的分类器通常优于其他分类器，并且可以针对相似类型的应用程序进行推广。例如，如果需要训练检测使用TOR的应用程序，那么只需要重新训练输出层，并且其他所有层可以保持不变。而其他机器学习分类器则需要在整个数据集上重新训练。请记住，对于大型数据集来说，重新训练模型需要耗费巨大的计算资源。
尾记
每个企业面临的匿名流量检测的挑战是存在细微差别的。攻击者使用TOR信道以匿名模式偷窃数据。当前流量检测供应商的方法依赖于拦截TOR网络的已知入口节点。这不是一个可拓展的方法，而且很容易绕过。一种通用的方法是使用基于深度学习的技术。
