論文の概要: Metadata Privacy Beyond Tunneling for Instant Messaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12776v3
- Date: Wed, 6 Mar 2024 15:29:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-17 17:20:31.190288
- Title: Metadata Privacy Beyond Tunneling for Instant Messaging
- Title(参考訳): インスタントメッセージングのためのトンネリングを超えたメタデータプライバシ
- Authors: Boel Nelson, Elena Pagnin, Aslan Askarov,
- Abstract要約: 識別可能なトラフィックは、強力な敵に対するメタデータのプライバシを実現する。
既存の最先端プロトコルはメタデータのプライバシをサポートするために拡張可能であることを示す。
我々は、未修正信号上でDenIMを実行する概念実証インスタントメッセージングシステムを実装し、評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Transport layer data leaks metadata unintentionally -- such as who communicates with whom. While tools for strong transport layer privacy exist, they have adoption obstacles, including performance overheads incompatible with mobile devices. We posit that by changing the objective of metadata privacy for $\textit{all traffic}$, we can open up a new design space for pragmatic approaches to transport layer privacy. As a first step in this direction, we propose using techniques from information flow control and present a principled approach to constructing formal models of systems with metadata privacy for $\textit{some}$, deniable, traffic. We prove that deniable traffic achieves metadata privacy against strong adversaries -- this constitutes the first bridging of information flow control and anonymous communication to our knowledge. Additionally, we show that existing state-of-the-art protocols can be extended to support metadata privacy, by designing a novel protocol for $\textit{deniable instant messaging}$ (DenIM), which is a variant of the Signal protocol. To show the efficacy of our approach, we implement and evaluate a proof-of-concept instant messaging system running DenIM on top of unmodified Signal. We empirically show that the DenIM on Signal can maintain low-latency for unmodified Signal traffic without breaking existing features, while at the same time supporting deniable Signal traffic.
- Abstract(参考訳): トランスポート層は、誰が誰と通信するかなど、メタデータをリークする -- 強力なトランスポート層プライバシのためのツールがあるが、モバイルデバイスと互換性のないパフォーマンスオーバーヘッドを含む、採用上の障害がある。我々は、メタデータプライバシを$\textit{all traffic}$で変更することで、トランスポート層プライバシに対する実践的なアプローチのための新しいデザインスペースをオープンできると仮定する。この方向への第一歩として、情報フロー制御のテクニックを使用して、メタデータプライバシを持つシステムの形式モデルを構築するための原則化されたアプローチを提案し、$\textit{some}$で、デニブルなトラフィックを達成すれば、強い敵に対するメタデータを達成できることを示す。これは、情報フロー制御と匿名通信の最初のブリッジングである。
さらに、既存の最先端プロトコルは、メタデータのプライバシをサポートするために拡張可能であることを示し、Signalプロトコルの変種である$\textit{deniable instant messaging}$ (DenIM) の新しいプロトコルを設計することによる。
提案手法の有効性を示すため,未修正信号上でDenIMを実行する概念実証インスタントメッセージングシステムの実装と評価を行った。
我々は、Signal上のDenIMが、既存の機能を壊さずに、未修正のSignalトラフィックの低レイテンシを維持できると同時に、デニブルなSignalトラフィックをサポートすることを実証的に示す。
関連論文リスト
- Collaborative Inference over Wireless Channels with Feature Differential Privacy [57.68286389879283]
複数の無線エッジデバイス間の協調推論は、人工知能(AI)アプリケーションを大幅に強化する可能性がある。
抽出された特徴を抽出することは、プロセス中に機密性の高い個人情報が暴露されるため、重大なプライバシーリスクをもたらす。
本稿では,ネットワーク内の各エッジデバイスが抽出された機能のプライバシを保護し,それらを中央サーバに送信して推論を行う,新たなプライバシ保存協調推論機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-25T18:11:02Z) - Defending Against Attack on the Cloned: In-Band Active Man-in-the-Middle Detection for the Signal Protocol [1.6114012813668932]
我々はSignalに対するアクティブなMan-in-the-Middle(MitM)攻撃に対する解決策を提案する。
本ソリューションは,ユーザの介入に頼ることなく,鍵確認プロセスを自動化する。
Signalの既存のセキュリティ保証を維持しながら、新しいセキュリティ保証を文書化します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T15:23:58Z) - Blockchain-based Pseudonym Management for Vehicle Twin Migrations in Vehicular Edge Metaverse [73.79237826420925]
Vehicle Twins(VT)は、VMUの運転安全性と車載満足度を改善するために、貴重なメタバースサービスを提供している。
中断しないメタバース体験を維持するためには、VTは車両の動きに従ってエッジサーバ間で移動する必要がある。
これにより、車両のエッジメタバース間の動的通信中にプライバシー侵害が懸念される可能性がある。
既存の偽名管理手法は、車両のエッジメタバースにおける広範囲な偽名要求を満たすには不十分である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-22T15:31:37Z) - SemProtector: A Unified Framework for Semantic Protection in Deep Learning-based Semantic Communication Systems [51.97204522852634]
3つのセマンティック・プロテクション・モジュールを用いたオンラインセマンティック・コミュニケーション・システムの実現を目的とした統合されたフレームワークを提案する。
具体的には、これらの保護モジュールは、暗号化方法によって送信されるセマンティクスを暗号化し、摂動機構によって無線チャネルからのプライバシーリスクを軽減し、目的地で歪んだセマンティクスを校正することができる。
我々のフレームワークは、既存のオンラインSCシステムにおいて、上記3つのプラグイン可能なモジュールを動的に組み立てて、カスタマイズされたセマンティックプロテクション要件を満たすことを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T06:34:43Z) - Emergent communication for AR [11.867942569137059]
モバイル拡張現実(MAR)におけるコミュニケーションプロトコルを学習するための創発的意味コミュニケーションフレームワークを提案する。
具体的には、修正されたルイス信号ゲームを通して2つのエージェントを訓練し、個別の通信プロトコルを自発的に生成する。
実験により、提案手法は従来のMARの物体認識よりも、見えない物体の一般化が優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-12T16:45:39Z) - SPAct: Self-supervised Privacy Preservation for Action Recognition [73.79886509500409]
アクション認識におけるプライバシー漏洩を緩和するための既存のアプローチは、ビデオデータセットのアクションラベルとともに、プライバシラベルを必要とする。
自己教師付き学習(SSL)の最近の進歩は、未ラベルデータの未発見の可能性を解き放ちつつある。
本稿では、プライバシーラベルを必要とせず、自己管理的な方法で、入力ビデオからプライバシー情報を除去する新しいトレーニングフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T02:56:40Z) - Privacy-Utility Trades in Crowdsourced Signal Map Obfuscation [20.58763760239068]
クラウドソースセルラー信号強度測定は、ネットワーク性能を改善するために信号マップを生成するために使用できる。
我々は、データがモバイルデバイスを離れる前に、そのようなデータを難読化することを検討する。
評価結果は,多種多様な実世界の信号マップデータセットに基づいて,適切なプライバシとユーティリティを同時に実現可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T03:46:22Z) - Attribute Inference Attack of Speech Emotion Recognition in Federated
Learning Settings [56.93025161787725]
Federated Learning(FL)は、クライアントをコーディネートして、ローカルデータを共有せずにモデルを協調的にトレーニングする分散機械学習パラダイムである。
本稿では,共有勾配やモデルパラメータからクライアントの機密属性情報を推測する属性推論攻撃フレームワークを提案する。
FLを用いて学習したSERシステムに対して,属性推論攻撃が達成可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-26T16:50:42Z) - Multi-agent Communication with Graph Information Bottleneck under
Limited Bandwidth (a position paper) [92.11330289225981]
多くの実世界のシナリオでは、通信は高価であり、マルチエージェントシステムの帯域幅には一定の制約がある。
通信資源を占有する冗長なメッセージは、情報的メッセージの送信をブロックし、パフォーマンスを損なう。
本稿では,通信グラフ内の構造情報とノード情報を効果的に圧縮し,帯域幅に制約のある設定に対処する,新しいマルチエージェント通信モジュールCommGIBを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-20T07:53:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。