实际上，我们计算的不是用户数量，而是客户端为了更新中继列表定期向目录发出的请求，然后根据这些请求，间接估计用户数量。
不是，我们可以看到哪一部分目录报告了这些数字，然后推断出网络中的总数量。
我们假设客户端平均每天发出 10 个这样的请求。
一个 24/7 保持连接的 tor 客户端，每天大约发出 15 个请求，但并并非所有客户端都是 24/7 连接的，于是我们选择 10 作为客户端平均值。
只要将目录请求除以 10 ，结果就是用户数量。
另一种方法是，假设每个请求代表一个客户端一天中有十分之一的时间在线，即 2 小时 24 分钟。
并发用户平均数，根据一天内收集的数据估计的。我们无法区分有多少不同的用户。
没有，报告这些统计数据的中继，以24小时为周期将请求按来源国进行汇总。
每小时用户数量需要的统计数据，过于详细，可能将用户置于风险之中。
那就把这些用户算作一个。我们计算的其实是客户端，但对大多数人来说，用户更为直观，所用我们说用户而不说客户端。
不会，无论是否更改 IP，用户每天更新中继列表的频率是一样的。
目录将 IP 地址解析为国家代码，并以汇总形式报告这些数字。 这也是 tor 为什么会有GeoIP 数据库的原因之一。
很少网桥报告关于传输或 IP 版本的数据。在默认情况下，我们认为请求使用默认的 OR 协议和 IPv4。
一旦更多的网桥报告这些数据，数字将变得更加准确。
中继和网桥以24小时的时间间隔报告一些数据，这些数据可能在一天中的任何时间结束。
而在这样的时间间隔结束后，中继和网桥可能还需要18个小时来报告数据。
我们从图表中把最后两天的数据删掉，因为我们想避最后一个数据点表明的最近趋势变化，实际上只是算法的一个伪命题。
原因是，一旦我们有足够的信心，认为用户数字不会再有明显变化，我们就会公布用户数字。
但是，数据发布几个小时后，又有目录报告数据，总是有可能发生这种事，所以图表会略有变化。
我们确实有在此之前的描述符档案，但这些描述符并不包含用来估计用户数量的所有数据。
请从 tarball 中获得更多内容：
Tarball
对于直接连接用户，我们包括了所有的目录，旧方法则没有。
我们还使用了只包含为回答目录请求而写入的字节记录，而这比使用一般的字节记录更精确。
那就说来话长了。我们写了 13 页的技术报告来淘汰旧方法的原因。
长话短说：在旧方法中，我们测量的是错误的对象，而现在我们测量的是正确的对象。
我们运行基于异常情况的审查检测系统，该系统查看几天内的估计用户数量，并预测未来几天的用户数量。
如果实际数字较高或较低，可能表明有审查事件审查放松。
更多详情，请阅读技术报告。