所谓的暗网在上篇文章已经简单介绍，是指目前搜索引擎爬虫按照常规方式很难抓取到的网页。在网络中很多网站的内容是以数据库方式进行存储的，而搜索引擎爬虫依赖页面中的链接关系发现新页面。比例携程网中的机票数据，很难有直接显示的链接指向数据库内的记录，而是以网站提供组合查询界面，在用户输入想要查询的数据之后，才能够获取相关的数据。这些数据是网络爬虫无法搜索到的。所以，为了实现这些暗网数据的索引，需要相对应地研究暗网爬虫。暗网爬虫可以从数据库中将暗网数据进行挖掘出来，从而增加信息的覆盖范围。
暗网爬虫需要做人工模拟，填写这些查询界面的的内容，提交表单。其中主要涉及两个方面，其一是查询组合过多，为减少被访问网站的压力，需要精心组合查询；第二，有的查询是文本框，如图书搜索中需要输入书名，那么爬虫如何才能够填入合适的内容呢？这也是一大挑战。
1）查询组合
搜索网站提供的多个查询输入框，不同输入框表示不同的属性，通过对这些属性的组合来缩小搜索范围。google提出的方法称为“富含信息查询模板”的技术。所谓的查询模板是对部分属性赋值。而其他属性不赋值，则这几个赋值的属性一起构成了查询模板。对于固定的查询模板，如果给模板内的每个属性都赋值，形成不同的查询组合，提交给搜索引擎，获得的返回结果如果内容相差甚大，则这个查询模板是富含信息的查询模板。举个例子：有职位和行业两个属性，其中职位有3种不同的赋值，行业有2种不同的赋值，则可以产生6种的查询组合方式。将这6个查询提交搜索引擎，观察其返回结果的变化情况，如果大部分返回结果内容相似或者相同，则该查询模板不富含信息。否则可以认识是富含信息的查询模板。上述规定的出发点是：如果返回结果内容重复太多，有可能是该查询模板维度太高，很多组合并没有搜索结果；另一种可能是构造的查询本身是无效的或者错误的，搜索系统返回了错误的页面。但是这又有一个问题：需要对所有查询模板进行试探，判断其是否是富含信息的查询模板。为了进一步减少提交的查询模板数量，Google采用ISIT算法。
该算法：先从1维开始，判断是否是富含信息模板，如果是的话，将该1维模板拓展到2维，再次依次考察对应的二维模板，如此类推，逐渐增加维数，直到再也找不到富含信息模板为止。该算法和经典的Apriori规则挖掘算法有异曲同工之处。
2）文本框填写问题
对于输入中的文本框，需要爬虫自动生成查询，常用的流程图如下：
在爬虫运转起来之前，由于对目标网站一无所知，所以需要一些人工提示。在上述例子中通过人工观察网站进行定位，提供一个与网站内容相关的初始种子查询关键词表。对于不同的网站需要人工提供不同的词表。以此作为爬虫继续工作的基础条件。爬虫根据初始种子词表，向搜索引擎提交查询，并下载返回的结果，之后再从返回的结果页面中自动挖掘出相关的关键词，并形成一个新的查询列表，依次将挖掘出的查询提交给搜索引擎。如此往复，直到无法下载到新的内容为止。通过这种人工启发结合递归迭代的方式，尽可能覆盖数据库里面的记录。