Выявлена узлы деанонимизации сети Tor

Выявлены узлы деанонимизации сети Tor

Разработчики анонимной сети Tor опубликовали информацию о выявленной в начале июля атаке по деанонимизации трафика, для проведения которой использовалась группа подконтрольных атакующим ретрансляторов Tor (relay). Атака была направлена на отслеживание обращения к скрытым сервисам Tor. Не связанный со скрытыми сервисами трафик не был подвержен атаке.

Для проведения атаки подтверждения трафика (traffic confirmation attack), использовалась пометка запросов, осуществляемая через внесение изменений в заголовки пакетов протокола Tor, которые остаются неизменными на протяжении всей цепочки анонимизации. Данный вид атак позволяет выявить корреляцию между запросами, обработанными в начальной и конечной точках в цепочке Tor (определить, что запрос пришедший на начальную точку является тем же, что обработан на конечной точке), но для этого начальный и конечный узел Tor должны быть подконтрольны атакующим, сообщает uinc.ru.

В частности, первый узел в цепочке Tor знает IP пользователя, а последний знает IP-адрес запрошенного ресурса, что позволяет деанонимизировать запрос, но вероятность, что один запрос пользователя пройдёт через начальный и конечный узлы атакующего очень мала. Участвующие в атаке ретрансляторы были присоединены к сети Tor 30 января 2014 года и заблокированы 4 июля, в этот промежуток существовал риск раскрытия сведений о пользователях, работающих со скрытыми сервисами.

Пока не ясно какие именно категории скрытых сервисов и пользователей были охвачены атакой, насколько она была успешной и остаются ли ещё подконтрольные атакующим узлы. Известно, что атакующие выявляли пользователей, запрашивающих дескрипторов скрытых сервисов, но скорее всего они использовали данную информацию в общем виде и не могли сопоставить эти запросы с трафиком уровня приложений, т.е. не могли отследить какие именно страницы и скрытые сервисы открывает пользователь, но знали о факте совершения таких действий (например, таких пользователей можно было поставить на контроль для дальнейшего анализа).

В результате атаки также были осуществлены попытки получения информации о том кто публикует дескрипторы скрытых сервисов, что могло быть использовано для выявления их местоположения. Теоретически атака могла быть использована и для выявления связи между пользователем и точкой назначения запроса в условиях нормальной цепочки анонимизации Tor, но не найдено никаких подтверждений о наличии у атакующих контроля над какими-либо выходными узлами, что делает такую атаку маловероятной.

Администраторам ретрансляторов рекомендуется обновить программное обеспечение Tor до версий 0.2.4.23 или 0.2.5.6-alpha, в которых устранена используемая атакующими уязвимость в протоколе. В общем виде проблема подтверждения трафика остаётся открытой, например, могут использоваться такие неточные эвристические методы как сопоставление времени, объёма и других характеристик трафика. В случае описываемой атаки, в качестве индикатора запроса узлы атакующих подставляли через ячейку "relay early" специально сформированную фиктивный список ретрансляторов, через который было закодировано имя скрытого сервиса.

Дополнительно можно отметить публикацию проектом Tor финансового отчёта за 2013 год, показывающего как были получены и потрачены средства проекта. Интересно, что в 2013 году более 1.8 млн долларов было пожертвовано проекту подконтрольными правительству США фондами SRI International, Internews Network и National Science Foundation. В 2012 году этими же фондами было пожертвовано примерно 1.2 млн долларов.

«Не снимайте меня»: как случайные прохожие смогут управлять видеосъёмкой

Камеры сегодня повсюду: в смартфонах, умных очках, экшн-камерах и даже в «умных» дверных звонках. Проблема в том, что в кадр регулярно попадают люди, которые вовсе не давали согласия на съёмку. Исследователи из Калифорнийского университета в Ирвайне решили проверить, можно ли это исправить и представили систему BLINDSPOT.

BLINDSPOT (PDF) — это прототип системы, которая позволяет случайным прохожим прямо сигнализировать камере о своих предпочтениях по конфиденциальности.

Без регистрации, без загрузки биометрии в облако и без привязки к личности. Всё работает локально, на устройстве.

Если человек попадает в поле зрения камеры и подаёт сигнал, система находит его лицо, отслеживает его и автоматически размывает изображение ещё до сохранения или передачи видео. Причём BLINDSPOT проверяет, что сигнал действительно исходит от того, чьё лицо находится в кадре — если «география» не сходится, команда просто игнорируется.

Прототип реализовали на обычном смартфоне Google Pixel.

Исследователи протестировали сразу три варианта, как прохожий может «договориться» с камерой:

1. Жесты руками. Самый простой вариант — провести рукой перед лицом, чтобы включить размытие, и повторить жест в обратную сторону, чтобы его отключить. Никакого дополнительного оборудования не нужно. На расстоянии до 1-2 метров система срабатывала почти безошибочно, а реакция занимала меньше 200 миллисекунд.

2. Световой маячок. Во втором сценарии человек носит с собой небольшой LED-маячок, который мигает в заданном шаблоне и передаёт цифровой сигнал камере. Такой способ работает уже на расстоянии до 10 метров в помещении, с точностью около 90% и без ложных срабатываний. Время отклика — чуть больше полсекунды.

3. UWB-метка. Третий вариант использует ultra-wideband — радиотехнологию с очень точным определением расстояния и направления. Камера и метка обмениваются короткими сигналами через Bluetooth и UWB. Этот способ оказался самым стабильным: точность часто превышала 95%, система корректно работала с несколькими людьми сразу и не давала ложных срабатываний.

 

Главный вывод исследователей — управление приватностью «со стороны прохожего» вполне реально даже на обычном смартфоне.

Как и ожидалось, есть нюансы. Во-первых, расстояние: система должна «видеть» лицо. На практике это означает максимум около 10 метров — дальше лица становятся слишком мелкими для надёжного распознавания.

Во-вторых, толпы. Когда в кадре появляется больше восьми человек, производительность падает: растёт задержка, теряются кадры. Это ограничение связано с обработкой видео на устройстве и одинаково проявляется для всех способов сигнализации.

В-третьих, условия съёмки. Яркий солнечный свет мешает световым маячкам, движение в плотной толпе снижает точность жестов. Задержка между сигналом и фактическим размытием может составлять от долей секунды до двух секунд — и в этот момент запись всё ещё идёт.

Наконец, вопрос железа. Два из трёх вариантов требуют дополнительных устройств, которые пока не являются массовыми. Поддержка таких сигналов напрямую со смартфонов — скорее идея на будущее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru