本发明公开了一种基于Docker的洋葱地址和隐藏服务内容搜集方法，主要解决现有技术耗时较长且搜索速度慢的问题。其方案为：1)使用两种不同方法得到少量洋葱地址，并搜集这些地址对应的隐藏服务首页；2)构建深度神经网络使用训练集对其进行训练，得到分类器，计算隐藏服务首页属于每种类别的概率；3)参考该概率和隐藏服务首页中洋葱地址数量，预判其对应网站所有页面内嵌洋葱地址个数，并设置搜集镜像的数量；4)镜像启动生成容器，搜索上述首页对应网站所有页面内嵌洋葱地址和内容；5)重复1)至4)完成对Tor洋葱地址和隐藏服务内容的搜集。本发明耗时少，搜集数据速度快，可用于对洋葱路由网络Tor的监控。