El rápido desarrollo de la tecnología IoT ha promovido la integración del espacio físico y cibernético. Al mismo tiempo, también ha aumentado el riesgo de fuga de privacidad de los usuarios de Internet. Un gran número de trabajos de investigación han demostrado que los atacantes pueden inferir la privacidad de la navegación en Internet a través de patrones de tráfico sin descifrado. La mayoría de los trabajos de investigación existentes sobre el análisis anti-tráfico se basan en una suposición experimental debilitada, lo cual es difícil de aplicar en el entorno real de la red IoT y afecta seriamente la experiencia del usuario. Este artículo propone una defensa novedosa, ligera y confiable: SMART, que puede garantizar el anonimato y la seguridad de la comunicación en red sin sacrificar el rendimiento de transmisión de red. SMART introduce un modelo de transmisión de múltiples rutas en la red Tor y divide el tráfico en múltiples relés de cebolla de entrada de Tor, evitando que los atacantes obtengan características estadísticas del tráfico de red. Teóricamente demostramos que SMART puede mejorar la incertidumbre de los resultados del análisis de huellas dactilares de sitios web. El resultado experimental muestra que SMART es capaz de resistir herramientas de análisis de tráfico encriptado, reduciendo la precisión de cuatro clasificadores de vanguardia del 98% a menos del 12%, sin inducir ningún retraso artificial adicional o tráfico falso. Para evitar la degradación del rendimiento causada por el reensamblaje de datos, SMART propone un mecanismo de división redundante para garantizar la confiabilidad. Incluso en caso de interferencia humana, la tasa de éxito de comunicación sigue siendo tan alta como el 97%.