伴随着互联网技术的快速发展,匿名通信系统与暗网日益引起人们的广泛关注,暗网用户数量和站点数量呈现逐年上升的趋势。同时,暗网蕴含着丰富的资源,越来越成为数据挖掘领域的重要目标。此外,基于暗网匿名特性引发的安全事件也是时有发生。以上种种因素表明,研究暗网具有重要的理论意义和应用价值。目前,暗网研究方向主要集中在暗网资源探测挖掘和匿名通信技术探索研究方面。由于暗网的匿名特性和特殊通信机制,直接基于真实的暗网环境开展相关研究比较困难,需要一个逼真的模拟环境来解决暗网研究缺乏环境条件和技术支持的问题。因此,本文围绕暗网模拟展开研究,具体工作如下:首先,针对当前暗网研究缺乏环境条件的问题,本文提出一种暗网环境模拟方法,基于Open Stack云平台采用Tor匿名通信技术模拟生成客户端、目录服务器、中继节点、web服务器(提供暗网服务),搭建虚拟化的匿名网络,实现了访问明网和暗网服务。为了增强暗网服务模拟的真实性,本文通过设计基于Scrapy框架的暗网爬虫和基于HTTrack软件快速爬取暗网资源两种策略实现暗网资源的挖掘、获取,并在模拟环境中还原部署。此外,本文基于搭建好的暗网环境,模拟生成四种不同规模的暗网,研究节点数量对暗网访问延时的影响。实验结果表明,节点数量增加能够缩短暗网访问延时,提升暗网通信性能。其次,针对暗网模拟过程中虚拟节点快速部署的问题,本文提出一种面向暗网的虚拟节点部署方法,主要是基于动态规划的思想,在对虚拟节点进行部署时,把任务下发过程,看成一个多阶段决策过程,进而实现原有任务分配和资源调度方法的优化。实验结果表明,该算法可以有效提高任务下发速度,缩短任务执行时间,能够用于暗网模拟过程中虚拟节点的快速部署。然后,针对暗网模拟关键技术环节暗网服务特性复杂的问题,本文提出一种暗网服务识别方法,对暗网模拟的关键技术环节——暗网服务进行深入研究,通过分析提供暗网服务主机的流量特点,选取五个识别性较高的特征,基于机器学习算法实现了对暗网服务的有效识别。实验结果表明,该算法能够有效运用采集的数据集进行训练,生成的分类器准确率能够达到94.85%。最后,本文基于上述理论研究成果,设计并实现一个暗网模拟原型系统。通过在互联网靶场中部署该系统,对系统暗网配置、暗网生成、暗网管理等模块的功能和性能进行了测试。测试结果表明,该系统能够完成虚拟化匿名网络的构建和管理工作,快速模拟生成暗网,将现实中或者设计的暗网环境在虚拟化平台中进行复现,可供研究者和相关机构使用。