测量网络审查：挑战、趋势与影响¶
翻译说明：这篇文章由 OONI 的 Maria Xynou 撰写，原刊于 Internet Society 的 Pulse blog，后由 OONI 转贴。OONI 是目前全球规模最大的网络审查观测公开数据集，本文整理了测量网络审查的方法挑战、近年观察到的审查趋势，以及这些数据如何被用在数字人权的倡议行动。对简体中文使用者来说，这份脉络有助于理解为什么「网络看起来能用」不等于「没有被审查」，也有助于评估自己所在地区的网络层介入形态。
以下内容原文翻译来自：
重点摘要：
- 网络审查正在变得更精细、更具针对性，也更难被检测。
- OONI 以众包方式收集的网络观测数据，能支持研究、倡议行动，以及对网络审查事件的快速响应。
- OONI 的长期数据揭示了几项全球网络审查的关键走向，包括短期针对性的间歇封锁，以及长期、系统性的压制。
网络审查正在变得更精细、更难被检测，「透明度」这件事比以往更迫切。
俄罗斯、哈萨克斯坦等国家正在封锁大量独立新闻媒体，选举与抗议期间针对社交媒体的限制在全球各地也越来越常见。连民主国家也在扩张审查做法。举例来说，阿尔巴尼亚去年封锁了 TikTok，西班牙则间歇性封锁了部分网络，做法是针对 LaLiga 直播站点所使用的 Cloudflare 基础设施下手。
这些案例都由 Open Observatory of Network Interference（OONI）记录下来。OONI 是一个非营利组织，维护全球最大的网络审查公开数据集，数据来自众包测量。本文简要讨论测量网络审查的挑战、正在浮现的审查趋势，以及网络观测如何推动人权倡议。
测量网络审查的挑战¶
要判断一件事算不算网络审查，很少能用「能不能连」、「有没有被封锁」这种二分结果就说明清楚。
许多因素都可能让服务看起来无法访问，即使没有任何人刻意限制。架在不稳定服务器上的网站可能短暂失效，跟政府毫无关系。网络质量不佳时，用户也可能难以打开网站或 App。连 DNS 设置错误都可能造成访问失败，但跟审查无关。
误报（false positives）很常见。挑战更进一步来自审查做法的多样性，从 DNS 操纵、IP 封锁，到更隐蔽的流量限速或注入伪造响应都有。同一个网站可能在某个网络能用、在另一个网络被挡，因此需要广泛、去中心化的测试才有机会做出可靠判断。
OONI 用几个方式来面对这些挑战。一是开发公开的测量方法论并鼓励同行评议与专家反馈，并利用对照测量（control measurements）作为基准。OONI 也使用一套概率式指标估计某个资源在特定网络与时间区间内被限制的可能性。这套方法在 OONI Pipeline v5 上实作，会比对测量结果并套用启发式规则，把结果分类为「blocked」、「down」或「OK」，并附上一定信心度的估计。
直接从本地网络收集到的测量，比远程测试更有价值，因为它反映了用户真实的审查体验。当志愿者根据他们实际遇到的封锁内容、在自己所在的脉络下执行测试时，这些数据比较有机会捕捉到突发、情境特定的审查事件。
OONI 正是依此运作。世界各地的人们运行 OONI Probe，从他们所连的网络上贡献测量。数据的取得仰赖志愿者选择测什么、何时、何地，因此各国的覆盖率差异很大，同一个国家的不同网络之间也会有落差。覆盖率不均是一项重要挑战，要可靠地检测（并确认）审查，需要持续的数据来累积信心。
审查事件常发生在高风险情境，例如反政府抗议期间。在这些时刻进行测试，会让贡献者承担实际的风险，这也让测量与审查检测变得更困难。在 OONI，用户安全是优先事项，所有贡献测量的人都会经过知情同意的程序，在 OONI Probe App 中以小测验的形式确认。
浮现中的网络审查趋势¶
OONI 的长期数据揭示了几项全球网络审查正在演变的关键趋势：
网络审查的全球化与常态化¶
网络层级的审查已经不只发生在中国或伊朗这类国家。今日几乎每个国家都有某种形式的审查，封锁的内容与影响范围差异很大。多数国家现在同时具备技术基础设施与法律框架，能执行网络层的限制。
短期控制的针对性、间歇性封锁¶
许多政府会在政治敏感事件期间部署临时性审查，例如选举、抗议或冲突。这类封锁通常针对特定网站或 App，举例来说，乌干达在 2026 年大选后封锁了 WhatsApp 与 Facebook。短期封锁通常持续几小时到几周，这种做法能降低政治与经济成本，又能让当局在关键时刻控制公共讨论、限制信息流通。
系统性压制的长期封锁¶
长期封锁会持续数年，目的是在网络上强制执行某种意识形态、政策或法律。相较于针对特定站点或 App 的短期封锁，长期封锁往往限制整个被视为「在法律或社会上不可接受」的内容类别。这类审查经常压抑边缘群体、强化既有体制。例子包括封锁 LGBTQI 权益相关网站、族群或宗教少数团体相关内容，以及生育权相关网站。以坦桑尼亚为例，在多年针对 LGBTQI 社群的打压之后，针对 LGBTQI 相关内容的大规模封锁陆续被观察到。
加密化网络中越来越不透明的审查¶
随着越来越多网站采用 HTTPS 与加密标准，审查反而变得更不可见。传统的封锁页面（block page）会告知用户「这个站点被刻意限制」，但这类页面如今已经少见。政府改采直接干扰 TLS（Transport Layer Security）协议本身的手段，通常使用 DPI（Deep Packet Inspection，深度包检测）这类进阶设备。OONI 的数据显示，TLS 层级的干扰在许多国家被记录下来，这也反映出全球审查技术产业正在扩张。遇到 TLS 干扰时，用户通常只会看到一般的连接错误，而非封锁页面，因此很难分辨这是刻意的审查、还是网络故障或其他技术问题。加密化原本是要保护用户，反过来却让审查变得更不透明。
流量限速与服务劣化¶
各国政府越来越常用带宽限速作为一种较隐蔽的控制手段，限制特定服务的可用性而不直接封锁。这会让通讯 App 或其他平台变慢，让人不想再使用，但连接在技术上仍然「成立」。为了调查这类案例，OONI 开发了一套针对性流量限速的测量方法论，并在哈萨克斯坦、俄罗斯与土耳其的真实案例中应用与验证。
审查与隐私技术的拉锯¶
当局也把目标放在新兴的隐私技术上。例如伊朗从至少 2020 年起就封锁加密 DNS，而俄罗斯在 2024 年 11 月封锁了 ECH（Encrypted Client Hello）。这些手段让用户更难绕过审查，同时也压缩了在线隐私的空间。对此，OONI 开发了新的实验来测量 ECH 与加密 DNS。这些测试已整合进 OONI Probe，世界各地的测量数据以公开数据形式即时发布。
国家内网与「允许清单」做法的兴起¶
部分政府正朝向高度管控的国家网络演进。在伊朗、俄罗斯、缅甸等国家，当局正在实验「允许清单（allowlisting）」做法，把可访问的范围限缩在被核准的服务或网站，实质上建立出互联网的围墙区。
这些趋势都显示审查手法越来越精细、针对性越来越强，也越来越难被检测。要守护在线访问权与数字人权，持续的测量与倡议因此格外重要。
从测量到倡议¶
对网络进行测量，能让我们观察到网络流量在实务上是如何被处理的。审查经常在网络层被实作，这类测量可以揭示「什么」被封锁、「如何」被封锁、「何时」被封锁，以及是「哪一个网络」执行的。这个层级的洞察可以提供审查的证据，使得网络测量成为捍卫开放网络的有力倡议工具。
也因为这个理由，OONI 从 2016 年起就是全球 #KeepItOn 行动的活跃成员，协助全世界数百个人权组织用 OONI 数据去倡议反对网络关闭。OONI 数据因此支援了多国挑战社交媒体封锁的倡议行动，包括加蓬、坦桑尼亚、尼泊尔、多哥与莫桑比克，也用在政策与法律介入上，例如巴基斯坦与肯尼亚的高等法院申请案。
OONI 数据集的规模也强化了倡议价值。自 2012 年起，已从 245 个国家与地区、30,000 个网络收集到超过 30 亿笔测量，OONI 数据是同类型中全球最大的网络审查公开数据集。每个月都有数千万笔新的测量从约 180 个国家收进来，每天则持续以即时方式发布来自世界各地的新测量。
OONI 数据是一份等待被探索的丰富数据集。它的广度与深度能支持研究，即时发布的特性则能支持倡议与快速响应行动。它也定期被收进 ISOC 的 Pulse Shutdown 项目用来记录全球的社交媒体封锁。你也可以使用这份数据，加入这个社群，一起捍卫自由开放的网络。
简体中文使用者地区的观察¶
文章描述的多数现象在中国大陆是长期常态¶
本文整理的多项手段，包括 DNS 操纵、IP 封锁、TLS 干扰、加密 DNS 与 ECH 封锁，以及走向白名单式国家内网的做法，在中国大陆是长期存在的网络治理实践。OONI 在大陆的长期测量数据，是研究人员理解这套体系如何演变的重要资料。对身在大陆的读者，本文也是「为什么常见的工具会突然失效」这件事的技术背景。
港澳、新马等地区的网络层介入呈现不同形态¶
简体中文使用者所在的不同地区，网络层介入的形态差异很大。香港在 2020 年之后开始出现新的网络层封锁案例，OONI 数据可以追踪相关变化。澳门规模较小但有类似迹象。新加坡、马来西亚则以法定下架与平台合规为主，网络层干扰相对少见。这些差异可以透过 OONI Explorer 直接比对，本文描述的趋势在不同地区呈现出不同强度。
使用 OONI Probe 时的风险评估¶
OONI Probe 的测量本身会产生可被网络侧观察到的流量。在网络监控较严格的环境下运行 OONI Probe，请务必先阅读 OONI 的风险说明，理解可能的后果。对身在中国大陆的读者，建议优先以阅读 OONI Explorer 上的现有数据为主，再评估是否进一步参与测量贡献。对身在网络较开放地区的读者，参与测量可以帮助补上简体中文使用者地区的数据覆盖率。