理解真实世界行为在统计披露攻击中的影响
密码学与安全
2019-10-23 v1
摘要
高延迟匿名通信系统可防止被动窃听者确定地推断通信双方。然而，当通信持续时，披露攻击可使攻击者恢复用户的行为画像。理解系统参数如何影响用户针对此类攻击的隐私至关重要。该领域早期工作在受控场景下分析披露攻击的性能，其中假设了关于用户行为的特定模型。本文中，我们分析了一种最高效的披露攻击——最小二乘披露攻击——在真实场景中的画像准确性。我们从不同性质的数据集生成真实流量观测，发现先前工作考虑的模型并不符合这种真实行为。我们放宽了关于用户行为的先前假设并扩展了先前的性能分析，使用真实数据验证结果，并提供了关于真实世界中影响用户保护参数的新见解。
引用
@article{arxiv.1910.10018,
title = {Understanding the Effects of Real-World Behavior in Statistical Disclosure Attacks},
author = {Simon Oya and Carmela Troncoso and Fernando Pérez-González},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.10018},
year = {2019}
}