Пре неколико дана истраживачи са Универзитета Ватерло и Лабораторије за истраживање морнарице САД. представио резултате развоја Тор мреже симулатора која је упоредива по броју чворова и корисника са главном Тор мрежом и омогућава експерименте који су блиски реалним условима.
Комплет алата и методологија за мрежно моделирање направљено током експеримента дозвољено да симулира рад мреже од 6489 Тор чворова на рачунару са 4 ТБ РАМ-а, на које је истовремено повезано 792 хиљаде виртуелних корисника.
Треба истаћи то ово је прва велика симулација Тор мреже, чији број чворова одговара стварној мрежи (Радна Тор мрежа има око 6 хиљада чворова и 2 милиона повезаних корисника).
Потпуна симулација Тор мреже је од интереса у смислу идентификације уског грла, моделирања понашања напада, тестирања нових техника оптимизације у условима стварног живота и доказивања концепата везаних за безбедност.
Са комплетним симулатором, Тор програмери ће моћи да се одмакну од праксе извођења експеримената на главној мрежи или на чворовима појединачних радних станица, што ствара додатне ризике од нарушавања приватности корисника и не елиминише могућност квара. На пример, очекује се да ће Тор у наредним месецима увести подршку за нови протокол контроле загушења, а симулација ће вам омогућити да у потпуности проучите како функционише пре него што га имплементирате у праву мрежу.
Поред елиминисања утицаја експеримената на поверљивост и поузданостУ главној Тор мрежи, присуство одвојених тестнета ће омогућити брзо тестирање и отклањање грешака у новом коду током развоја, одмах применити измене на све чворове и кориснике без чекања на дуге посредне имплементације да би се завршили, изградили и покренули прототипови брже са имплементацијом нових идеја.
Ради се на побољшању комплета алата који ће, према речима програмера, смањити потрошњу ресурса за 10 пута и омогућити да се на истом рачунару симулира рад мрежа које превазилазе стварну мрежу, што може бити неопходно за идентификацију могућих проблема. . са Тор скалирањем. У току рада креирано је и неколико нових метода мрежног моделирања које омогућавају предвиђање промене стања мреже током времена и коришћење генератора позадинског саобраћаја за симулацију активности корисника.
Истражитељи такође је проучавао образац између величине симулиране мреже и поузданости пројектовања резултата експеримената у стварној мрежи. Током развоја Тор-а, промене и оптимизације се претходно тестирају на малим тест мрежама, које садрже знатно мање чворова и корисника од праве мреже.
Утврђено је да се статистичке грешке прогноза добијених током малих симулација могу компензовати поновљеним понављањем независних експеримената са различитим почетним скуповима података, док што је већа симулирана мрежа, потребно је мање поновних тестова да би се добили статистички значајни закључци.
Да би моделирали и симулирали Тор мрежу, истраживачи развијају неколико пројеката отвореног кода дистрибуираних под БСД лиценцом:
- Сенка: универзални мрежни симулатор који вам омогућава да покренете прави мрежни апликацијски код да бисте поново креирали рад дистрибуираних система са хиљадама мрежних процеса. За симулацију система заснованих на стварним неизмењеним апликацијама.
- Торнеттоолс: скуп алата за генерисање реалистичних модела Тор мреже који се могу покренути у Схадов окружењу, као и за покретање и прилагођавање процеса симулације, акумулирање и визуелизацију резултата. метрике које одражавају перформансе стварне Тор мреже могу се користити као шаблони за генерисање мреже.
- ТГен: генератор саобраћајних токова на основу параметара које поставља корисник (величина, кашњења, број токова итд.). Шеме обликовања саобраћаја се могу успоставити на основу специјалних сценарија у ГрапхМЛ формату и коришћењем пробабилистичких Марковљевих модела за дистрибуцију ТЦП токова и пакета.
- ОнионТраце: скуп алата за праћење перформанси и догађаја у симулираној Тор мрежи, као и за снимање и репродукцију информација о формирању ланаца Тор чворова и повезивању токова саобраћаја са њима.
Коначно, ако сте заинтересовани да сазнате више о томе, можете погледати детаље у следећи линк.