FenixEdu™

Dissertação

Distributed system for cooperative deanonymization of Tor circuits EVALUATED

Detalhes: A tecnologia atual permite que alguém interessado (por exemplo um ISP) monitorize as comunicações de qualquer utilizador, sendo que estas podem levar à descoberta de informação sensível como os ideais políticos, preferências do consumidor entre outras informações privadas. Redes de anonimato como o Tor foram desenhadas de forma a circundar técnicas de análise de tráfego, mantendo o anonimato dos utilizadores quando navegam na internet. Além destas propriedades o Tor permite construir serviços especiais que conseguem manter ambos o cliente e o servidor anônimos. Infelizmente estes serviços podem também ser usados para a prática de atividades ilegais o que fomenta a necessidade de criação de ferramentas que permitam quebrar o anonimato de fluxos ilegais na rede Tor. Nesta tese estudamos técnicas que permitam quebrar o anonimato de fluxos em que ambos o cliente e o servidor são anônimos. O nosso trabalho faz uso de resultados recentes que mostram que é possível aplicar ataques de correlação de tráfego utilizando redes neuronais profundas. Com base nestes resultados apresentamos um sistema distribuído, cooperativo de de-anonimização de tráfego, onde vários ISPs podem contribuir partilhando informações acerca dos fluxos que interceptam permitindo assim a realização de correlação de tráfego. Fazemos uma avaliação detalhada deste sistema onde utilizamos fluxos gerados sinteticamente com base em serviços onion Tor. Apresentamos também uma extensão ao sistema onde os dados cedidos pelos ISPs são mantidos privados e apenas quando uma correlação é encontrada o fluxo em questão é de-anonimizado assegurando a privacidade dos restantes fluxos envolvidos no pedido.
Keywords: Tor, correlação de tráfego, redes neuronais, aprendizagem profunda, serviços onion

Discussão: janeiro 27, 2021, 9:0