本研究探讨了在隐形互联网项目（I2P）网络中对服务进行去匿名化的可能性，采用被动流量分析和机器学习技术。I2P是一种匿名通信网络，旨在隐藏用户身份和活动，其流量经过多层加密。尽管有效载荷被加密，但流量特征（如数据包大小、时间间隔、方向等）可能仍然暴露模式。研究者建立了受控的实验室环境，通过模拟典型I2P应用（如网站托管、文件共享）生成合成流量，作为训练数据集。利用Fano不等式对混合网络（如I2P）中的匿名数据传输进行理论分析，从信息论角度揭示了流量特征与匿名性之间的因果关系。实验中应用了深度学习，特别是卷积神经网络，在实验室网络中训练分类模型，并进一步使用真实世界流量数据评估其有效性。结果表明，所提出的方法并不能有效破解I2P的匿名性保证，即分类准确率未达到可用水平。该研究的主要贡献在于：1）系统性地评估了I2P流量的去匿名化潜力；2）提供了理论分析框架与实验方法论；3）验证了当前机器学习方法在I2P匿名性挑战上的局限性。该论文适合网络匿名研究者和隐私保护工程师阅读。