跳板节点和匿名网络等技术的出现为通信过程中的隐私安全提供了多种行之有效的技术手段。但这些技术一旦被不法分子利用,将其绳之以法的难度也大幅增加。因此,设计高效、准确的网络攻击溯源技术对于建立安全、和谐的网络环境是至关重要的。传统的溯源技术通过在网络中关键位置布置侦听节点,截获节点上的网络流量并分析获取有价值的信息,并通过获取的信息来追踪真实的攻击源。这类被动的溯源技术存在的缺陷是效率低下、时空开销巨大、易受到网络中各种干扰的影响,且不能解决通过匿名网络和跳板节点发起攻击的溯源问题,无法满足现代网络环境对溯源技术的基本需求。网络流水印技术是一种主动追踪溯源技术,借鉴了数字水印的思想,通过主动调制通信流量的某些特征,隐蔽地携带一些特殊的水印信息。经过网络传输后在接收端对捕获的流量进行分析,以确定是否存在通信关系。本文设计了基于主动嗅探的网络流水印追踪溯源系统。首先,针对网络攻击中普遍存在的多级跳板问题,设计了主动嗅探模块,通过识别网络中跳板节点情况,自适应选择不同的溯源方法。其次,基于RAINBOW的非盲网络流水印,提出了一种新的基于数据流包间时延的网络流水印算法,并通过Netfilter技术部署至系统中。再次,针对真实网络环境中存在的丢包、网络延迟等情况,设计了网络环境自适应的网络流水印嵌入参数优化算法,进一步提高了系统的鲁棒性。最后,设计并实现了辅助溯源模块,包括基于流量日志的溯源方法与基于数据包标记的溯源方法,提供了更加多维度的溯源手段。根据本系统的整体框架与各个核心模块的关键技术,在真实网络环境中部署实现了网络攻击溯源系统,并在不同网络环境下对各个核心模块的功能和性能进行了测试。测试结果满足本系统各个模块的设计需求,能够对网络环境进行主动嗅探,利用基于自适应水印参数网络流水印算法实现追踪溯源,并支持两种辅助溯源方法。这些模块有效地提高了本系统的追踪溯源能力,对网络追踪溯源技术的发展和研究具有重要意义。