WikiDer > Толпы (сеть анонимности)

Crowds (anonymity network)

Толпы это предлагаемая анонимная сеть для анонимный просмотр веб-страниц. Основная идея протокола анонимности Crowds состоит в том, чтобы скрыть сообщения каждого пользователя, случайным образом маршрутизируя их внутри группы похожих пользователей. Следовательно, ни участники группы, ни конечный получатель не могут быть уверены, из какого места в группе был получен пакет. Crowds был разработан Майкл К. Рейтер и Авиель Д. Рубин. Он защищает от внутренних злоумышленников и коррумпированного получателя, но не обеспечивает анонимность против глобального злоумышленника или локального перехватчика (см. «Толпы: анонимность для веб-транзакций»). Толпа уязвима для предшествующая атака; это обсуждалось в статье Рейтера и Рубина и далее расширено в книге Мэтью К. Райта, Мики Адлера и Брайана Нила Левина «Атака предшественника: анализ угрозы для систем анонимной связи». Толпа представила концепцию пользователей, растворяющихся в толпе компьютеров.^[1]

Как работает толпа

Каждый пользователь присоединяется к толпе других пользователей, регистрируясь в блендере, который представляет собой отдельный сервер, отвечающий за управление членством. Когда пользователь регистрируется, все остальные участники группы получают уведомление. Блендер также отвечает за распределение ключей, так как он распределяет симметричные ключи по отдельным парам хондо, используемых для шифрования и дешифрования соответственно пакетов, маршрутизируемых по виртуальным путям.^[2]
Каждый пользователь представлен хондо на его машине, которое представляет собой приложение, которое запускается на компьютере пользователя.
Каждый хондо либо отправляет запрос на конечный сервер, либо пересылает его случайно выбранному хондо (возможно, самому себе). Другая задача jondo - удалить любую личную информацию, такую как файлы cookie, идентифицируя поля заголовка.
Хондо не может сказать, инициирован ли запрос предыдущим хондо или предшествующим ему.
Запрос и ответ следуют одним и тем же виртуальным путям, построенным с использованием алгоритма, включающего вероятности. Виртуальные пути регулярно разрушаются и реконструируются, чтобы обеспечить анонимность вновь добавленным участникам.

Определения

Crowds использует и определяет следующие термины:

Отправитель: Инициатор сообщения
Приемник: Конечный получатель сообщения
Вероятная невиновность: Злоумышленник не может иметь более 50% уверенности в том, что какой-либо узел инициировал сообщение (узел, похоже, с одинаковой вероятностью инициировал сообщение, а не получил - каждый пользователь скорее невиновен, чем нет).
Местный подслушиватель: Злоумышленник, который может отслеживать все входящие и исходящие сообщения для любого подмножества узлов.
Поврежденный узел: Узел поврежден, если он использует информацию, полученную при пересылке сообщения, для определения отправителя.
${ displaystyle C}$: Количество поврежденных узлов
${ displaystyle N}$: Количество узлов ( ${ Displaystyle N-C}$ количество хороших узлов)
${ displaystyle p_ {f}}$: Вероятность пересылки

Основной дизайн

Crowds заставляет каждый узел с одинаковой вероятностью быть инициатором сообщения. Как мы уже говорили, каждый узел присоединяется к сети, начиная хондо (от «John Doe»), который представляет собой небольшой процесс, который пересылает и принимает запросы от других пользователей. Когда хондо запускается, все узлы в сети уведомляются о входе нового узла и начинают выбирать его в качестве пересылки. Для фактической отправки сообщения узел выбирает случайным образом (с одинаковой вероятностью) из всех узлов в сети и пересылает им сообщение. Получив сообщение, узел подбрасывает смещенную монету (с вероятностью ${ displaystyle p_ {f}> { frac {1} {2}}}$ ), и если он приземляется, направляет его на другой случайный узел, в противном случае он пересылает его в конечный пункт назначения. Каждый узел при пересылке на другой узел записывает предшественника, и таким образом создается туннель, который используется для связи между отправителем и получателем.

Алгоритм на каждой машине

OnReceive (узел P, сообщение M)

Подбросить монету со смещением ( ${ displaystyle Pr (головы) = p_ {f}}$ $Pr (Головы) = p_ {f}$ )
1. Если Головы потом Выберите равномерно случайный узел и отправьте ему
2. Еще Вперед к месту назначения
Запишите P, чтобы можно было построить туннель

Анализ безопасности

Мы рассматриваем вопрос о том, какую информацию злоумышленник может узнать об отправителях и получателях веб-транзакций, учитывая описанные нами механизмы Crowds.

Местный перехватчик

Напомним, что каждое сообщение, пересылаемое по пути, за исключением последнего запроса к конечному серверу, зашифровано. Таким образом, хотя перехватчик может просматривать любое сообщение, исходящее с компьютера пользователя, он просматривает только сообщение, отправленное на конечный сервер, если хондо пользователя в конечном итоге отправляет запрос пользователя, поскольку вероятность того, что хондо пользователя в конечном итоге отправит запрос, составляет 1 / n, где n - размер толпы на момент создания пути. Таким образом, мы узнаем, что вероятность того, что перехватчик узнает личность получателя, уменьшается в зависимости от размера толпы. Более того, когда хондо пользователя в конечном итоге не отправляет запрос, локальный перехватчик видит только зашифрованный адрес конечного сервера, что, как мы предлагаем, обеспечивает анонимность получателя, которая (неофициально) не вызывает подозрений. (Вне подозрений - нет пользователя более подозрительного, чем Другой).

Сотрудничество хондо

Представьте себе группу сотрудничающих в толпе испорченных хондо. Поскольку каждый хондо может наблюдать открытый текстовый трафик на маршруте, проходящем через него, любой такой трафик, включая адрес конечного сервера, подвергается атаке. Здесь мы рассматриваем вопрос, может ли злоумышленник определить, кто инициировал путь. Цель коллабораторов - определить участника, инициировавшего путь. Теперь мы проанализируем, насколько участники могут быть уверены в том, что их непосредственный предшественник на самом деле является инициатором пути:

Позволять ЧАС_k, k> = 1, обозначают событие, когда первый сотрудник на пути занимает k-ю позицию на пути, где сам инициатор занимает 0-ю позицию (и, возможно, другие).
Определим ЧАС_{к +} = ЧАС_k или же ЧАС_{к + 1} или же ЧАС_{к + 2} или же . . . .
Позволять я обозначают событие, когда первому сотруднику на пути непосредственно предшествует инициатор пути.

Обратите внимание, что ЧАС₁ => Я, но наоборот I => H₁ неверно, потому что инициирующее хондо может появляться на пути несколько раз. Возможен случай, когда путь составлен следующим образом:

инициатор хондо (0 - позиция) ----> хондо (1 - позиция) ---->

инициатор хондо (2 - позиция) ----> Сотрудничающий хондо (3 - позиция)

Обратите внимание, что первый участник пути находится на третьей позиции.

4. С учетом этих обозначений участники теперь надеются определить:

P (I | H₁₊) - учитывая, что участник находится на пути, какова вероятность того, что инициатор пути является непосредственным предшественником первого участника?

Определение:
Инициатор пути имеет вероятную невиновность, если P (I | H₁₊)<=1\2.

Чтобы обеспечить вероятную невиновность инициатора пути, в нашей системе должны быть выполнены определенные условия, в частности, пустьpf> 1/2 (вероятность пересылки в системе.)

(c - количество соавторов в толпе)

(п - общее количество участников толпы при формировании пути)

Следующая теорема дает достаточное условие на pf, c и n, чтобы гарантировать вероятную невиновность инициатора пути.

Теорема:Инициатор пути имеет вероятную невиновность против c соучастников в случае

${ displaystyle n geq { frac {p_ {f}} {p_ {f} - { frac {1} {2}}}} left (c + 1 right)}$

Доказательство:мы хотим показать это pf> 1/2, если ${ displaystyle n geq { frac {p_ {f}} {p_ {f} - { frac {1} {2}}}} left (c + 1 right)}$

Обратите внимание, что:

P (H_я) = ${ displaystyle (p_ {f} { frac {n-c} {n}}) ^ {i-1} ({ frac {c} {n}})}$

чтобы первый соавтор оказался в я положение на пути, путь должен сначала пройти к я-1 несотрудничающих каждый раз с вероятностью ${ displaystyle { frac {n-c} {n}}}$ , каждый из которых выбирает продвижение пути с вероятностью ПФ, а затем соавтору с вероятностью ${ displaystyle { frac {c} {n}}}$ .

Следующие два факта немедленно следуют из этого

P (H₁₊) = ${ displaystyle { frac {c} {n}} sum _ {k = 0} (p_ {f} { frac {nc} {n}}) ^ {k} = ({ frac {c} { n}}) ({ frac {1} {1 - { frac {p_ {f} (nc)} {n}}}})}$

P (H₂₊) = ${ displaystyle { frac {c} {n}} sum _ {k = 1} (p_ {f} { frac {nc} {n}}) ^ {k} = ({ frac {c} { n}}) ({ frac { frac {p_ {f} (nc)} {n}} {1 - { frac {p_ {f} (nc)} {n}}}})}$

P (H₁) = ${ displaystyle { frac {c} {n}}}$

P (I | H₁) = ${ displaystyle 1}$

P (I | H₂) = ${ displaystyle { frac {1} {n-c}}}$

Теперь P (I) можно записать как

P (I) = P (H₁) P (I | H₁) + P (H₂₊) P (IH₂₊) = ${ Displaystyle { гидроразрыва {c (n-np_ {f} n + cp_ {f} + pf)} {n ^ {2} -pfn (n-c)}}}$

поскольку I => H₁₊

P (I | H₁₊)= ${ displaystyle { frac {P (I land H1 +)} {P (H1 +)}}}$ = ${ displaystyle { frac {P (I)} {P (H1 +)}}}$ = ${ displaystyle { frac {n-p_ {f} (n-c-1)} {n}}}$

так что если ${ displaystyle n geq { frac {p_ {f}} {p_ {f} - { frac {1} {2}}}} left (c + 1 right)}$

тогда P (I | H₁₊)<=1\2

Например. если pf = 3 4, то вероятная невиновность гарантируется, пока n> = 3 (c + 1).

Статические пути

Динамические пути имеют тенденцию уменьшать свойства анонимности, обеспечиваемые системой против совместно работающих хондо. Причина в том, что вероятная невиновность исчезает, если сотрудники могут связать множество различных путей, инициированных одним и тем же хондо. Сотрудничающие хондо могут иметь возможность связывать пути, инициированные одним и тем же неизвестным хондо, на основе связанного содержимого пути или времени связи на путях. Чтобы предотвратить это, мы сделали пути статическими, поэтому у злоумышленника просто нет нескольких путей для связи с одним и тем же хондо.

Встроенные изображения и временные атаки

HTML-страница может включать URL-адрес (например, адрес изображения), который при извлечении страницы заставляет браузер пользователя автоматически выдавать другой запрос. Непосредственный характер этих запросов представляет наибольшую возможность для атак по времени за счет сотрудничества хондо. Первое совместное хондо на пути, после возврата веб-страницы по этому пути, содержащей URL-адрес, который будет автоматически получен, может рассчитать продолжительность до он получает запрос на этот URL. Если продолжительность достаточно короткая, это может показать, что непосредственный предшественник сотрудника является инициатором запроса.

Как предотвратить?

Когда jondo получает HTML-ответ на запрос, который он либо получил непосредственно от браузера пользователя, либо отправил непосредственно на конечный сервер, он анализирует HTML-страницу, чтобы определить все URL-адреса, которые браузер пользователя будет автоматически запрашивать в результате получения этого ответа. . Последний хондо на пути запрашивает эти URL-адреса и отправляет их обратно по тому же пути, по которому был получен исходный запрос. Хондо пользователя, получив запросы для этих URL-адресов от браузера пользователя, не пересылает эти запросы по пути, а скорее просто ожидает, пока содержимое URL-адресов поступит по пути, а затем передает их в браузер. Таким образом, другие хондо на пути никогда не видят запросы, генерируемые браузером, и поэтому не могут получить от них информацию о времени.

Шкала

Мера масштаба, которую мы оцениваем, - это ожидаемое общее количество появлений, которое каждый хондо делает на всех путях в любой момент времени. Например, если хондо занимает две позиции на одном пути и одну позицию на другом, то он делает всего три появления на этих путях.

Теорема: в толпе размером n ожидаемое общее количество появлений любого хондо на всех дорожках равно ${ Displaystyle О ({ гидроразрыва {1} {(1-p_ {f}) ^ {2}}} (1 + { frac {1} {n}}))}$

Ожидаемое количество появлений каждого хондо на дорожках практически постоянно и зависит от размера толпы. Это говорит о том, что толпы должны быть достаточно большими.

Атаки

Crowds обеспечивает идеальную анонимность против коррумпированного получателя (т.е. ${ displaystyle d получает 1}$ видеть Степень анонимности), поскольку все участники с одинаковой вероятностью были инициаторами. Как мы показали, против сотрудничества коррумпированных узлов Crowds обеспечивает вероятную невиновность до тех пор, пока ${ displaystyle N geq { frac {p_ {f}} {p_ {f} - { frac {1} {2}}}} left (C + 1 right)}$ (см. статью для вывода этого) и дает степень анонимности ${ displaystyle d gets { frac {{ frac {N-p_ {f} cdot (NC-1)} {N}} cdot lg left [{ frac {N} {N-p_ { f} cdot (NC-1)}} right] + p_ {f} cdot { frac {NC-1} {N}} cdot lg left [N / p_ {f} right]} { lg (NC)}}}$ . Против предшествующая атака Толпы гибнут в ${ displaystyle O left ({ frac {N} {C}} lg (N) right)}$ ; эта атака работает за счет того, что поврежденный узел сохраняет предыдущий переход на пути, так как это будет отправитель больше, чем любой другой узел, в течение раундов восстановления сети станет очевидным, кто является инициатором. Райтер и Рубин упоминают об этом и рекомендуют длинный (и, если возможно, бесконечное) время между преобразованиями пути (когда узел на пути покидает сеть). Crowds не может защитить от глобального перехватчика, поскольку не может использовать шифрование на ссылках, это связано с тем, что каждый узел в Crowds может взаимодействовать со всеми другими узлами (полностью подключенный граф), поскольку для настройки симметричных ключей требуется ${ displaystyle O (N ^ {2})}$ парные ключи; это слишком большое число, чтобы его можно было реализовать. И снова от локального перехватчика Crowds не обеспечивает защиты, поскольку перехватчик увидит сообщение, исходящее от узла, который не вошел, и это положительно идентифицирует узел как отправителя.

Смотрите также

дальнейшее чтение

^ Клаудиа Диас и Стефаан Сейс, Джорис Классенс и Барт Пренель (апрель 2002 г.). Роджер Дингледин и Пол Сиверсон (ред.). «На пути к измерению анонимности». Труды семинара по технологиям повышения конфиденциальности (ПЭТ 2002). Springer-Verlag, LNCS 2482. Архивировано из оригинал на 2006-07-10. Получено 2005-11-10.
^ Майкл Рейтер и Авиель Рубин (июнь 1998 г.). «Толпы: анонимность для веб-транзакций» (PDF). ACM-транзакции по информационной и системной безопасности. 1 (1). Архивировано из оригинал (PDF) на 2005-12-12. Получено 2005-11-23.
^ Мэтью К. Райт, Мика Адлер и Брайан Нил Левин и Клэй Шилдс (2004). «Атака-предшественник: анализ угрозы для анонимных систем связи» (PDF). ACM-транзакции по информационной и системной безопасности. ACM Press. 7 (4): 489–522. Архивировано из оригинал (PDF) на 2005-09-24. Получено 2005-11-23.
^ Мэтью Райт и Мика Адлер, Брайан Нил Левин и Клэй Шилдс (февраль 2002 г.). «Анализ деградации анонимных протоколов» (PDF). Материалы симпозиума по сетевой и распределенной безопасности - NDSS '02. IEEE. Архивировано из оригинал (PDF) 19 февраля 2006 г.. Получено 2005-11-23.

внешняя ссылка

[Fischer-1] Фишер-Хубнер, Симона (2001) IT-безопасность и конфиденциальность: разработка и использование механизмов безопасности, повышающих конфиденциальность, Springer, стр. 134-5

[2] «Обеспечение анонимности для мобильного Интернета с помощью системы mCrowds». Инженерное дело. 2004.

[1]

[2]

Navigation