University of Waterloo နှင့် US Naval Research Laboratory တို့မှ သုတေသီများသည် Tor network simulator ၏ ရလဒ်များကို ပင်မ Tor ကွန်ရက်သို့ node များနှင့် အသုံးပြုသူများ အရေအတွက်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ကာ လက်တွေ့အခြေအနေများနှင့် နီးစပ်သော လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများကို ခွင့်ပြုပေးခဲ့ပါသည်။ စမ်းသပ်မှုအတွင်း ပြင်ဆင်ထားသည့် ကိရိယာများနှင့် ကွန်ရက်မော်ဒယ်လ်နည်းစနစ်များသည် RAM 4 TB ရှိသော ကွန်ပျူတာတွင် 6489 Tor node များ၏ လုပ်ဆောင်ချက်ကို အတုယူရန်ဖြစ်ပြီး၊ virtual အသုံးပြုသူ 792 ကို တစ်ပြိုင်နက် ချိတ်ဆက်နေပါသည်။
၎င်းသည် Tor ကွန်ရက်၏ ပထမဆုံးစကေးအပြည့် သရုပ်ဖော်မှုဖြစ်ပြီး အမှန်တကယ် ကွန်ရက်နှင့် ကိုက်ညီသည့် node အရေအတွက် (အလုပ်လုပ်သော Tor ကွန်ရက်တွင် node 6 ထောင်ခန့်နှင့် ချိတ်ဆက်အသုံးပြုသူ 2 သန်းခန့်) ရှိကြောင်း မှတ်သားရပါသည်။ Tor ကွန်ရက်၏ အပြည့်အ၀ သရုပ်ဖော်မှုသည် ပိတ်ဆို့မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ တိုက်ခိုက်မှုအပြုအမူကို ပုံဖော်ခြင်း၊ လက်တွေ့အခြေအနေများတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းအသစ်များကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ သဘောတရားများကို စမ်းသပ်ခြင်းစသည့် ရှုထောင့်မှ စိတ်ဝင်စားဖွယ်ဖြစ်သည်။
ပြည့်စုံသော Simulator ဖြင့် Tor ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများသည် ပင်မကွန်ရက် သို့မဟုတ် အလုပ်သမားတစ်ဦးချင်းစီ၏ node များတွင် စမ်းသပ်မှုများပြုလုပ်ခြင်းအလေ့အကျင့်ကို ရှောင်ရှားနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး သုံးစွဲသူ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအား ချိုးဖောက်ခြင်း၏နောက်ထပ်အန္တရာယ်များကို ဖန်တီးကာ ကျရှုံးမှုဖြစ်နိုင်ချေကို မဖယ်ထုတ်ဘဲနေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပိတ်ဆို့မှုအသစ်ထိန်းချုပ်ရေးပရိုတိုကောအတွက် ပံ့ပိုးမှုကို လာမည့်လများအတွင်း Tor တွင် မိတ်ဆက်နိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်ရပြီး၊ သရုပ်ဖော်မှုသည် ကျွန်ုပ်တို့အား စစ်မှန်သောကွန်ရက်ပေါ်တွင် ဖြန့်ကျက်ခြင်းမပြုမီ ၎င်း၏လုပ်ဆောင်ချက်ကို အပြည့်အဝလေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ပင်မ Tor ကွန်ရက်၏ လျှို့ဝှက်ထားမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုအပေါ် စမ်းသပ်မှုများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ဖယ်ရှားပေးသည့်အပြင်၊ သီးခြားစမ်းသပ်ကွန်ရက်များ ရှိနေခြင်းသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ကုဒ်အသစ်များကို လျင်မြန်စွာ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အမှားရှာပြင်ခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်နိုင်စေမည်ဖြစ်ပြီး၊ node များနှင့် အသုံးပြုသူများအားလုံးအတွက် အပြောင်းအလဲများကို ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ နှစ်ရှည်လများ အလယ်အလတ် အကောင်အထည်ဖော်မှုများ ပြီးစီးရန် စောင့်ဆိုင်းခြင်း၊ စိတ်ကူးသစ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် ရှေ့ပြေးပုံစံများကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ ဖန်တီးပြီး စမ်းသပ်ပါ။
developer မှဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း အရင်းအမြစ်သုံးစွဲမှုကို 10 ဆ လျှော့ချမည်ဖြစ်ပြီး လိုအပ်နိုင်သည့် real network ထက်သာလွန်သော ကွန်ရက်များ၏ လုပ်ဆောင်ချက်ကို တူညီသောကိရိယာများဖြင့် အတုယူလုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ကိရိယာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ Tor အတိုင်းအတာဖြင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ရန်။ အဆိုပါလုပ်ငန်းသည် အချိန်နှင့်အမျှ ကွန်ရက်အခြေအနေပြောင်းလဲမှုများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စေရန်နှင့် သုံးစွဲသူ၏လုပ်ဆောင်ချက်ကို အတုယူရန် နောက်ခံအသွားအလာ ဂျင်နရေတာများကို အသုံးပြုကာ ကွန်ရက်ပုံစံနမူနာနည်းလမ်းအသစ်များစွာကိုလည်း ဖန်တီးခဲ့သည်။
သုတေသီများသည် simulated network ၏အရွယ်အစားနှင့် စမ်းသပ်မှုရလဒ်များ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ကွန်ရက်အစစ်အမှန်ပေါ်ရှိ projection ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကိုလည်း လေ့လာခဲ့ကြသည်။ Tor ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကာလအတွင်း၊ အပြောင်းအလဲများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်မှုများကို အစစ်အမှန်ကွန်ရက်ထက် သိသိသာသာနည်းသော node များနှင့် အသုံးပြုသူများပါရှိသော အသေးစားစမ်းသပ်ကွန်ရက်များတွင် ကြိုတင်စမ်းသပ်ထားသည်။ သေးငယ်သော simulations များမှရရှိသော ခန့်မှန်းချက်များတွင် ကိန်းဂဏန်းအမှားအယွင်းများကို ကနဦးဒေတာအစုများဖြင့် အကြိမ်များစွာ ထပ်ခါတလဲလဲပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် လျော်ကြေးပေးနိုင်မည်ဖြစ်သည်၊ simulated network ကြီးလေ၊ ကိန်းဂဏန်းသိသာထင်ရှားသောကောက်ချက်ချမှုများရရှိရန် ထပ်ခါတလဲလဲစမ်းသပ်မှုများနည်းပါးလာရန် လိုအပ်ကြောင်းတွေ့ရှိရပါသည်။
Tor ကွန်ရက်ကို စံနမူနာပြပြီး အတုယူရန်၊ သုတေသီများသည် BSD လိုင်စင်အောက်တွင် ဖြန့်ဝေထားသော အဖွင့်ပရောဂျက်များစွာကို ဖော်ဆောင်နေသည်-
- Shadow သည် ကွန်ရက် လုပ်ငန်းစဉ် ထောင်ပေါင်းများစွာဖြင့် ဖြန့်ဝေထားသော စနစ်များကို ပြန်လည်ဖန်တီးရန် ကွန်ရက်အက်ပလီကေးရှင်းကုဒ်ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် universal network simulator တစ်ခုဖြစ်သည်။ အစစ်အမှန်၊ မွမ်းမံထားသော အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို အခြေခံ၍ စနစ်များကို အတုယူရန်၊ Shadow သည် စနစ်ခေါ်ဆိုမှု အတုယူနည်းစနစ်များကို အသုံးပြုသည်။ VPN ၏ဖြန့်ကျက်မှုနှင့် ပုံမှန်ကွန်ရက်ပရိုတိုကောများ (TCP၊ UDP) ၏ simulators များအသုံးပြုခြင်းမှတဆင့် လုပ်ဆောင်သော အသုံးချပရိုဂရမ်များ၏ ကွန်ရက်အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ပက်ကက်ပျောက်ဆုံးမှုနှင့် ပို့ဆောင်မှုနှောင့်နှေးခြင်းကဲ့သို့သော ကွန်ရက်သွင်ပြင်လက္ခဏာများ၏ စိတ်ကြိုက်ပုံတူခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ Tor နှင့် စမ်းသပ်မှုများအပြင်၊ Bitcoin ကွန်ရက်ကို အတုယူရန် Shadow အတွက် ပလပ်အင်တစ်ခုကို တီထွင်ရန် ကြိုးပမ်းခဲ့သော်လည်း ဤပရောဂျက်ကို မတီထွင်နိုင်ခဲ့ပါ။
- Tornettools သည် Shadow ပတ်ဝန်းကျင်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သော Tor ကွန်ရက်၏ လက်တွေ့ဆန်သော မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် ကိရိယာတန်ဆာပလာတစ်ခုဖြစ်ပြီး သရုပ်ဖော်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို စတင်ခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်သတ်မှတ်ခြင်း၊ ရလဒ်များကို စုဆောင်းခြင်းနှင့် ပုံဖော်ခြင်းအတွက် ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အစစ်အမှန် Tor ကွန်ရက်၏ လုပ်ဆောင်ချက်ကို ထင်ဟပ်စေသော မက်ထရစ်များကို ကွန်ရက်ထုတ်လုပ်ခြင်းအတွက် နမူနာများအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
- TGen သည် အသုံးပြုသူမှ သတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များ (အရွယ်အစား၊ နှောင့်နှေးမှု၊ စီးဆင်းမှုအရေအတွက် စသည်) ကိုအခြေခံ၍ အသွားအလာစီးဆင်းမှုဆိုင်ရာ ဂျင်နရေတာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Traffic shaping schemes များကို GraphML ဖော်မတ်ရှိ အထူး script များပေါ်တွင် အခြေခံ၍ နှစ်မျိုးလုံးနှင့် TCP flows နှင့် packet များကို ဖြန့်ဖြူးရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော Markov မော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ နှစ်မျိုးလုံး သတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။
- OnionTrace သည် အသွင်တူထားသော Tor ကွန်ရက်ရှိ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အဖြစ်အပျက်များကို ခြေရာခံရန် ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သလို Tor nodes များ၏ ကွင်းဆက်များဖွဲ့စည်းခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ထံ လမ်းကြောင်းစီးဆင်းမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်းနှင့် ပြန်လည်ပြသခြင်းတို့အတွက် ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
source: opennet.ru