Sammanfattning av denna webbsida: Website Fingerprinting (WF) attacker väcker stora farhågor om användarnas integritet. De använder maskininlärning (ML) tekniker för att tillåta en lokal passiv motståndare att avslöja webbsurfning beteende hos en användare, även om hon bläddrar genom en krypterad tunnel (t.ex. Tor och VPN). Många försvar har föreslagits i det förflutna, men det är vanligtvis svårt att ha formella garantier för sin säkerhet, vilket oftast utvärderas empiriskt mot toppmoderna attacker. I detta dokument presenterar vi en praktisk metod för att härleda säkerhetsgränser för alla WF försvar, där gränserna beror på en vald funktion uppsättning. Detta resultat härrör från att minska WF attacker till en ML klassificering uppgift, där vi kan avgöra den minsta uppnåeliga fel (Bayes fel). Ett sådant fel kan uppskattas i praktiken och är en lägre gräns för en WF-motståndare, för varje klassificeringsalgoritm han kan använda. Vårt arbete har två huvudsakliga konsekvenser: i) det gör det möjligt att fastställa säkerheten för WF försvar, på ett svart-box sätt, med avseende på den state-of-the-art funktionen set och ii) det gynnar att flytta fokus för framtida WF forskning för att identifiera optimala funktioner uppsättningar. Det allmänna syftet med detta tillvägagångssätt tyder vidare på att metoden skulle kunna användas för att fastställa säkerhetsgränserna för andra ML-baserade attacker.
Cherubin REF ger den nedre gränsen uppskattning för felet hos en webbplats fingeravtryck angripare.
Bayes, not Naïve: Security Bounds on Website Fingerprinting Defenses
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings on Privacy Enhancing Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}