Abstrakt. Trafikanalys är den mest kända metoden för att avslöja relationer mellan användare av anonyma kommunikationssystem, såsom mixnätverk. Förvånansvärt nog kräver alla tidigare publicerade tekniker mycket specifika användarbeteenden för att bryta anonymiteten som tillhandahålls av blandningar. Samtidigt är det också välkänt att ingen av de ansedda användarmodellerna återspeglar realistiskt beteende som kastar vissa tvivel på tidigare arbete med avseende på verkliga scenarier. Vi presenterar först en användarbeteendemodell som, såvitt vi vet, är det minst restriktiva system som hittills ansetts. För det andra utvecklar vi Perfect Matching Disclosure Attack, en effektiv attack baserad på grafteori som fungerar utan några antaganden om användarens beteende. Angreppet är mycket effektivt när de-anonymisera mixning rundor eftersom det anser alla användare i en runda på en gång, snarare än enskilda användare iterativt. Dessutom kan extraherade avsändare-mottagarrelationer användas för att förbättra användarprofiluppskattningar. Vi studerar i stor utsträckning effektiviteten och effektiviteten av vår attack och tidigare arbete när de-anonymisera användare kommunicerar genom en tröskel mix. Empiriska resultat visar fördelen med vårt förslag. Vi visar också hur attacken kan förfinas och anpassas till olika scenarier, inklusive poolblandningar, och hur precision kan handlas in för hastighet, vilket kan vara önskvärt i vissa fall.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. föreslår attackmodellen REF som får fungera utan några antaganden om användarens beteende.
Perfect Matching Disclosure Attacks
{'venue': 'Privacy Enhancing Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}