Diva.exchange создает систему обмена ценностями, в основе которой лежат конфиденциальность, анонимность и безопасность пользователей. Именно поэтому в качестве оверлейной сети она использует I2P (Invisible Internet Project) — защищенную от ценности и ограничений анонимную сеть на базе сообщений.

Но насколько надежна эта защита, если против нее задействовать искусственный интеллект?

Анонимность любого сетевого уровня требует регулярного стресс-тестирования. В рамках сотрудничества с Люцернским университетом прикладных наук и искусств (HSLU) исследователь Патрик Гроссенбахер изучил потенциал машинного обучения для деанонимизации пользователей I2P («Подходы машинного обучения к деанонимизации сетевого трафика I2P»). Результаты исследования были представлены на конференции CRITIS 28–30 сентября 2026 года.

Ниже приведен разбор методологии, ключевых выводов и результатов этого исследования для архитектуры diva.exchange.

Угрозы анонимным сетям

Атаки на анонимные сети делятся на две категории: активные (внедрение вредоносных узлов, скомпрометированные маршрутизаторы floodfill) и пассивные.

Данное исследование сосредоточено исключительно на пассивном анализе. В этом сценарии злоумышленник не вмешивается в работу сети, а лишь записывает зашифрованный сетевой трафик на уровне интернет-провайдера (ISP) или магистрального канала связи.

Наша цель заключалась в том, чтобы определить, может ли наблюдатель определить исходный и целевой IP-адреса сеанса связи (исходящий шлюз и входящую конечную точку) без взлома шифрования, полагаясь исключительно на временные метки (таймстампы) и размеры зашифрованных пакетов.

Проще говоря, способен ли искусственный интеллект установить сам факт обмена информацией между двумя узлами в сети?

Архитектура I2P и зона риска

В отличие от Tor, I2P работает на основе модели передачи данных с коммутацией пакетов, используя однонаправленные туннели. Защита построена на чесночном шифровании (garlic encryption) и протоколах NTCP2/SSU2 на базе фреймворка Noise. Данные передаются внутри зашифрованных блоков фиксированного размера (до 1 КБ), что скрывает их внутреннюю структуру.

Однако у I2P есть характерная особенность: по умолчанию сеть не использует обязательную переменную задержку (variable latency) или постоянный маскирующий трафик (cover traffic).

Как искусственный интеллект искал связи между пользователями сети I2P

Для сбора данных в кластере Kubernetes была развернута тестовая сеть из 16 маршрутизаторов i2pd. Все сетевые пакеты перехватывались с наносекундной точностью (tcpdump --nano). Затем алгоритмы машинного обучения пытались «соединить точки» и выявить реальных отправителя и получателя.

Анализ проходил в два этапа:

1. Поиск похожих сигналов. Алгоритм изучал миллионы переданных пакетов данных и пытался угадать, какие из них принадлежат одному маршруту.
2. Временная верификация. Если два узла непрерывно обмениваются информацией в одном и том же ритме в течение нескольких минут, вероятность ошибки уменьшается.

Ключевые выводы исследования

1. Полный контроль дает алгоритмам преимущество

При 100-процентной видимости трафика деанонимизация возможна. В лабораторных условиях перехват абсолютно всех сетевых пакетов позволил алгоритму реконструировать до 99% связей между отправителем и получателем с точностью до 93% при строго настроенном пороге достоверности.

Иными словами, если гипотетический наблюдатель (например, крупный телеком-провайдер) видит абсолютно весь трафик в сети, алгоритмы действительно способны с высокой точностью связать отправителя и получателя. В идеальных лабораторных условиях модель смогла обнаружить большинство участников.

2. Если видна лишь часть сети, защита работает

Как только наблюдатель теряет из виду хотя бы часть передач (например, не контролируя все узлы или пропуская некоторые данные), точность алгоритма резко падает. Найти связи становится практически невозможно. Потеря даже части цепочки пакетов затрудняет восстановление полного пути.

3. Чем больше пользователей в сети, тем выше безопасность

Эксперимент проводился в тестовой сети из 16 узлов. В реальной жизни сеть I2P состоит из десятков тысяч участников. В таком «густом тумане» миллионы одновременно передаваемых сообщений сливаются в единый шум, что значительно усложняет выделение нужного маршрута.

Выводы и перспективы для diva.exchange

Исследование показывает, что анализ временных корреляций представляет собой теоретическую сложность при условии полной видимости трафика, и одновременно подтверждает, что архитектура I2P устойчиво противостоит пассивным атакам в реалистичных распределенных средах.

Для diva.exchange и более широкой экосистемы эти выводы подчеркивают три ключевых приоритета:

• Внедрение современных стандартов транспорта: последовательное использование SSU2 и NTCP2. Оба протокола задействуют фреймворк Noise и изначально включают механизмы криптографического паддинга для маскировки размеров пакетов и границ сообщений от пассивного наблюдения.
• Масштабирование сети как первичная защита: исследование подтверждает, что точность алгоритмов стремительно падает по мере роста плотности сети. Увеличение числа активных узлов и объема участников является наиболее эффективным естественным противодействием, поскольку более высокая фоновая энтропия делает изоляцию маршрутов практически невыполнимой.
• Архитектура на уровне приложений: вместо изменения базового низкоуровневого сетевого слоя diva.exchange может разделить рабочие процессы на уровне приложений. Внедрение асинхронной пакетной обработки транзакций и планирования запросов на основе событий естественным образом устраняет предсказуемые ритмы связи на источнике.

Материалы исследования

Все материалы исследования, включая размеченный датасет сетевых пакетов, скрипты очистки трафика и код обучения моделей, опубликованы под лицензией MIT в открытом доступе:

• Dataset: i2p-dataset-2026
• Model code: i2p-deanonymization-ml

ПРЕДСТАВЛЯЕМ DIVA.EXCHANGE

Некоммерческая ассоциация diva.exchange, Швейцария, использует безбарьерный и совместный подход для создания бесплатной банковской технологии для каждого. Технология с открытым исходным кодом обеспечивает конфиденциальность всех участников финансовой системы будущего. Система на основе blockchain полностью распределена. Каждый может участвовать в diva.exchange.

Diva.exchange придерживается убеждения, что только свободная от коммерческих обязательств технология может надежно защитить конфиденциальность пользователей.

Сотрудничество с научным сообществом играет важную роль в развитии diva.exchange. Результаты исследовательской работы diva.exchange постоянно проходят апробацию  академическими учреждениями и публично представляются на специализированных конференциях.

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ О НАШЕЙ РАБОТЕ:

Вся техническая информация доступна по адресу: https://github.com/diva-exchange/

Инструкция для начинающих и руководство по установке I2P (2020):
https://www.diva.exchange/en/privacy/introduction-to-i2p-your-own-internet-secure-private-and-free/

Все видео находятся здесь: https://odysee.com/@diva.exchange:d/

Введение в I2P: https://en.wikipedia.org/wiki/I2P

Testnet: https://testnet.diva.exchange

СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ:

Twitter: https://twitter.com/@DigitalValueX

Mastodon: https://social.diva.exchange/@social

Если у Вас остались вопросы вы всегда можете найти нас в Telegram чате  https://t.me/diva_exchange_chat_de (на английском, немецком или русском языках).