El Enrutador Cebolla (Tor), como la red anónima más ampliamente utilizada, es vulnerable a los ataques de correlación de tráfico por poderosos adversarios pasivos, como los Sistemas Autónomos (AS). Los adversarios a nivel de AS aumentan sus posibilidades de ejecutar ataques de correlación al manipular el enrutamiento subyacente, comprometiendo así el anonimato. Además, estos desvíos de enrutamiento subyacentes en la inferencia de enrutamiento del cliente de Tor introducen una latencia adicional. Para abordar este desafío, proponemos Hacia la Resistencia de Ataques de Correlación de Adversarios a Nivel de AS Enrutamiento Anónimo Óptimo (TOAR). TOAR es un mecanismo de enrutamiento de dos etapas basado en la optimización bayesiana dentro de Redes Definidas por Software (SDN), que comprende la búsqueda de rutas y el reenvío de rutas. Específicamente, busca rutas que cumplan con las políticas establecidas, evitando AS que podrían conectar el tráfico entre clientes y destinos mientras mantiene el anonimato en la selección de rutas que minimizan los costos de comunicación. Para evaluar el anonimato de TOAR, así como la efectividad de la búsqueda de rutas y el rendimiento del reenvío de rutas, realizamos un análisis detallado y experimentos extensos. Los resultados del análisis y experimentos muestran que la probabilidad de que el enrutamiento sea comprometido por ataques de correlación se reduce significativamente. En comparación con los métodos basados en enumeración clásica, la tasa de éxito de la búsqueda de rutas aumentó cerca de 2.5 veces, y el rendimiento del reenvío alcanzó el 70% de la transmisión de paquetes. Los resultados muestran que TOAR mejora efectivamente el anonimato mientras mantiene la calidad de la comunicación, minimizando la pérdida de anonimato de los adversarios a nivel de AS y reduciendo la alta latencia de los desvíos de enrutamiento.