互联网的普及,便利了人们的生活,但也给犯罪带来了便利。因特网是人们常接触到的网络。因特网上的内容一般以万维网的形式呈现给大家。万维网以超链接方式和超文本语言为基数的网页互联与表达体系。“深网”是因特网中不被大众所注意的一部分,其中有部分数据因结构化的存储方式且需要身份验证才可以被访问,导致大众的搜索引擎中并没有收入,从而以普通的方式检索不到。“暗网”又是“深网”的一部分,“暗网”数据是由匿名用户产生的,因为其是在“P2P”的理念下采取的多层加密和多节点访问技术组成的网络,所以具有完全匿名性的优势,但也因此使得犯罪难以取证。“暗网”因为其匿名性而广泛使用,也因此成为了犯罪者的天堂,给犯罪取证带来了一定的困难。因此,如何破环“暗网”中的匿名性以实现追踪是具有非常重要的意义。在已有的方法中,网站指纹攻击方法是其中一种比较热门的研究领域,不断地引入新知识以使得该方法获得更好的准确率,但也存在着一定的不足,如考虑的是单一的网页,而没有考虑网站的交互。本文选取“暗网”中的一种匿名网络作为研究对象,采用指纹攻击方法来实现信息追踪。主要的研究工作包括:1、介绍了匿名网络的弊端,综述了网站指纹攻击方法的国内外究现状,总结了基于匿名网络的攻击方法并进行了比较分析。2、研究了应用小波变换的网站指纹攻击方法,对采集数据进行小波变换处理,采用SVM算法进行分类生成指纹库,通过实验筛选合适的小波基和数据包填充长度,采用10倍交叉验证方法来验证方法的准确率。在数据集DS1、DS2上进行了仿真实验,并进行实验结果分析。3、研究了基于隐马可夫模型的网站指纹攻击方法,将指纹特征生成一个特征序列,采用基因序列的比对方法来检测其准确率。对该方法进行了可行性分析。4、研究了SSH匿名网络网站指纹攻击方法,应用Adaptive Hoeffding Tree和Adaptive Hoeffding Option Tree算法,采用Test-Then-Train方法来验证方法准确率。在数据集D1、D2、D3上进行了仿真实验,并进行实验结果分析。论文的创新性包括:1、提出了一种基于小波变换的网站指纹攻击方法,通过指纹特征实现网站信息的识别追踪,在数据集DS1、DS2上的实验表明,该方法比基于快速傅里叶变换的网站指纹攻击方法具有更好的准确率。2、提出一种基于隐马可夫模型的网站指纹攻击方法,实现了在Tor匿名网络上网站访问的取证,考虑了访问网站时通过该网站访问其他地址链接产生的影响,并提出一种序列化算法使该方法适用于Tor匿名网络中。3、提出一种基于SSH匿名网络的网站指纹攻击方法,实现了在SSH匿名网络的网站访问取证,考虑了动态网站的时间行为对取证的影响,在数据集D1、D2、D3上的实验表明,该方法可以减小时间行为对取证的影响,且比基于卷积神经网络的网站指纹攻击方法具有更好的准确率。