方滨兴

自由亚洲 | 中国防火墙技术升级 虚拟专用网管控趋严

中国封锁和过滤互联网信息内容的防火墙技术近期升级,封锁和过滤的目标是网民通常所说看敏感信息使用翻墙方法的虚拟专用网VPN。 中国防火墙的设计者、现任北京邮电大学校长方滨兴曾说,中国防火墙与虚拟专用网VPN之间是场“永恒的战争”。中国许许多多的网民迄今是这场战争的胜利者,因为他们借助虚拟专用网VPN这个梯子,可以翻越防火墙浏览中国当局本来不让百姓看的所谓敏感信息。美国网络专家夏先生表示,中国政府一直没有停止监管虚拟专用网VPN,现在只是技术上更新换代,管控更严: “从互联网在中国开始普及以来,当网民数量达到一定程度时,中共一是封锁不想让网民看到的网站,一个是封锁各种代理技术。这是中共一直以来的整体策略。今年初王立军事件使网民通过翻墙软件浏览海外新闻使VPN流行起来,影响力不断增加。中共肯定也看到这一点。从具体管控VPN的办法上看,中共从今年九月就已开始,在技术上对防火墙进行大的更新。” 有海外VPN服务提供商近日表示,中国的防火墙现在已经有可以自动识别并封锁VPN的能力,网络用户抱怨说,VPN要么无法使用,要么一旦使用网速很快就变得很慢。在广东经商的帅先生生活和工作离不开互联网。他认为,技术上升级的防火墙加强管控VPN肯定会影响到他本人在网上获取信息,中国政府这样做主要还是怕虚拟专用网VPN 使政权不稳定: “不是怕现在出问题,而是怕将来执政过程中一旦出现问题应付不了,由此进行消息封锁。再者,现在世界形势发展太快,许多事情的发展都是在中国政府预料之外,防患于未然管控VPN一直是中国政府想做的,不稀奇。” 帅先生进而表示,如果中国老百姓对中国政府管控虚拟专用网VPN的抱怨声形成不了最够大的压力,中国政府就不会像当年安装绿坝软件那样虎头蛇尾,退缩半步: “因为切身利益被涉及到,老百姓才会反应激烈。现在,共产党最怕普通老百姓反对它,不怎么关心一些公司和企业的反应。共产党现在很在乎老百姓如何看,如何想。 你瞧习近平一上台的做法。虽然我不知道他是不是真心想改革,但他的所作所为都是顺着老百姓的胃口。” 中国官方管控虚拟专用网VPN使不少商家的正常业务受到影响。例如,许多公司,特别是在华外国公司必须利用虚拟专用网VPN来进行企业不同分公司之间的联系, 他们在虚拟专用网络VPN    传输的内容往往加密,外人无法阅读。中国防火墙设计者方滨兴表示,虽然防火墙无法知道加密的内容,但可以看到哪些是加密的内容。 人们常说,“道高一尺, 魔高一丈”。在中国政府加强管控虚拟专用网VPN的情况下,网民能否有对应之策?夏先生为此表示: “从技术上说,中国政府很容易看到谁在使用VPN,只是说中国政府想不想封锁,或者敢不敢封锁。所以,网民在VPN被封使还没有办法应对,剩下的唯一的办法就是企业和公司从商业运营受到影响角度向中国政府施压。” 中国官方《人民时报》近日发表题为“网络不是法外之地”的评论文章。文章称,网络的普及、便捷和匿名等特点使许多人在网络间不假思索的言行“会有意无意触犯法律”。有网民评论说, 《人民日报》的评论是其实是中国政府“挂羊头卖狗肉”,“项庄舞剑意在沛公”。现在中国政府加强管控控虚拟专用网VPN其实就是想阻止网民看到网络间“最精彩的”自由言论。 以上是自由亚洲电台记者闻剑的采访报道。

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墙外楼|《南都周刊》起底王立军——学者王立军

一个只拥有初中学历的转业军人,通过自考与成教获取了中专与大专文凭后,在十余年时间里,相继获得了数十所大学的荣誉教职,成为世界级刑侦与法医专家。王立军的学历技术与官位级别的平行发展路线,既是当下官场与学界联姻的典型道路,也是个人化色彩极强的“王立军定律”的最好注脚。

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墙外楼|《南都周刊》起底王立军——打黑真相

从“812”缉枪治暴案豪赌成功开始,打黑成了王立军在重庆的主要“功业”。2009重庆打黑高峰时期,以091等十六个重点专案组为先导,主控了从文强到李庄的所有大案要案。王立军式打黑,覆盖了治安管理、内部整肃、挤压民营经济、以组织打黑展的方式掌控舆论等多重目的。

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南方周末 | 身边人眼中的王立军

编者按:2012年12月4日,中共中央政治局召开会议,审议中央政治局关于改进工作作风、密切联系群众的八项规定,包括改进调查研究、精简会议活动、精简文件简报、规范出访活动、改进警卫工作、改进新闻报道、严格文稿发表、厉行勤俭节约等内容。会议强调,领导干部特别是高级干部作风如何,对党风政风乃至整个社会风气具有重要影响。...

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Solidot | 从方校长论文看防火墙技术发展

北邮校长被誉为防火长城之父,虽然他自称已退出日常管理,但对防火墙的技术发展无疑具有重要影响。从Google学术搜索发现,方校长在即将过去的一年中笔耕不辍,是十多篇论文的署名作者,其中一些论文值得关注,例如《正则表达式分组的1/(1-1/k)-近似算法》,《基于贝叶斯网络建模的非常规危机事件网络舆情预警研究(PDF)》,《基于密度估计的社会网络特征簇挖掘方法》,《新媒体事件新闻话题数预测建模》,《网络流量分类研究进展与展望(PDF)》。最后的一篇论文介绍了多种正处于实验阶段的流量分类方法,包括基于主机行为的流量分类(适用于骨干网)和基于机器学习的流量分类——其中有准确度达到95%的向量机(support vector machine,SVM)和神经网络分析,机器学习能够对加密流量进行分析。论文还提到了Skype的加密流量变化和Tor的混淆流量,表示高速网络环境中的流量实时分类很有挑战性。

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