|
Deep web users deanonimization system
[Система деанонимизации пользователей теневого интернета]
S. M. Avdoshin, A. V. Lazarenko National Research University Higher School of Economics
Аннотация:
Технологии обеспечения пользовательской приватности являются неотъемлемой частью жизни современных людей. Они востребованны широким пользовательским сегментом. Однако такие инструменты зачастую используются для мошеннической и нелегальной деятельности. В современном мире есть много сетей и технологий, которые предоставляют анонимный доступ к ресурсам сети. Наиболее распространенной и широко используемой анонимной сетью является Tor. При этом именно Tor является основным инструментом многочисленных хакеров, торговцев наркотиками и оружием. Настоящая статья фокусируется на деанонимизации пользователей Tor c применением доступных в интернете технологий и базового алгоритма машинного обучения. Цель работы - показать, что деанонимизация небольшого количества пользователей возможна без использования большого количества вычислительных ресурсов. В начале работы представлен обзор различных анонимных сетей. Затем - различные методы деанонимизации: анализ траффика, тайминг атаки, атаки на уровне автономных систем. Построена классификация атак по ресурсам, необходимым атакующим для успешного применения. Для реализации была выбрана website fingerprinting атака. Эта атака требует наименьшего количества ресурсов для ее использования и внедрения в сеть Tor с целью успешной деанонимизации пользователей. Описан эксперимент использования website fingerprinting атаки. Список отслеживаемых в эксперименте ресурсов был получен от компании, специализирующейся в области информационной безопасности. Эксперимент проводился в одной комнате при участи 5 человек и одного входного узла. Была достигнута точность классификации просматриваемых страниц равная 70 процентам. Задача деанонимизации крайне важна для национальной безопасности, что подчеркивает актуальность проведенного исследования.
Ключевые слова:
Tor, деанонимизация, website fingerprinting, анализ трафика, анонимная сеть, теневой интернет.
Образец цитирования:
S. M. Avdoshin, A. V. Lazarenko, “Deep web users deanonimization system”, Труды ИСП РАН, 28:3 (2016), 21–34
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/tisp35 https://www.mathnet.ru/rus/tisp/v28/i3/p21
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 220 | PDF полного текста: | 102 | Список литературы: | 30 |
|