論文の概要: Augmenting Rule-based DNS Censorship Detection at Scale with Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02031v2
• Date: Thu, 15 Jun 2023 20:52:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 17:55:40.132295
• Title: Augmenting Rule-based DNS Censorship Detection at Scale with Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習によるルールベースのdns検閲検出の強化
• Authors: Jacob Brown, Xi Jiang, Van Tran, Arjun Nitin Bhagoji, Nguyen Phong Hoang, Nick Feamster, Prateek Mittal, Vinod Yegneswaran
• Abstract要約: ドメイン名システム(DNS)の検閲は、異なる国で使用される重要なメカニズムである。 本稿では,機械学習(ML)モデルが検出プロセスの合理化にどのように役立つかを検討する。 検閲されていないインスタンスのみに基づいてトレーニングされた教師なしモデルは、既存のプローブが見逃した新しいインスタンスと検閲のバリエーションを特定することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.00013408742201
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proliferation of global censorship has led to the development of a plethora of measurement platforms to monitor and expose it. Censorship of the domain name system (DNS) is a key mechanism used across different countries. It is currently detected by applying heuristics to samples of DNS queries and responses (probes) for specific destinations. These heuristics, however, are both platform-specific and have been found to be brittle when censors change their blocking behavior, necessitating a more reliable automated process for detecting censorship. In this paper, we explore how machine learning (ML) models can (1) help streamline the detection process, (2) improve the potential of using large-scale datasets for censorship detection, and (3) discover new censorship instances and blocking signatures missed by existing heuristic methods. Our study shows that supervised models, trained using expert-derived labels on instances of known anomalies and possible censorship, can learn the detection heuristics employed by different measurement platforms. More crucially, we find that unsupervised models, trained solely on uncensored instances, can identify new instances and variations of censorship missed by existing heuristics. Moreover, both methods demonstrate the capability to uncover a substantial number of new DNS blocking signatures, i.e., injected fake IP addresses overlooked by existing heuristics. These results are underpinned by an important methodological finding: comparing the outputs of models trained using the same probes but with labels arising from independent processes allows us to more reliably detect cases of censorship in the absence of ground-truth labels of censorship.
• Abstract（参考訳）: グローバルな検閲の拡散は、それを監視し公開するための多数の測定プラットフォームの開発につながった。 ドメイン名システム(DNS)の検閲は、異なる国で使用される重要なメカニズムである。 現在、特定の宛先に対するDNSクエリとレスポンス(プローブ)のサンプルにヒューリスティックスを適用することで検出されている。 しかし、これらのヒューリスティックはいずれもプラットフォーム固有のものであり、検閲が妨害行動を変えると脆弱であることが判明し、検閲を検出するためのより信頼性の高い自動化プロセスが必要になる。 本稿では,機械学習(ML)モデルが,(1)検出プロセスの合理化,(2)検閲検出のための大規模データセットの利用可能性の向上,(3)既存のヒューリスティック手法で欠落した検閲インスタンスの発見,および署名のブロックについて検討する。 本研究は、既知の異常や検閲の可能性について、専門家由来のラベルを用いて訓練された教師付きモデルを用いて、異なる測定プラットフォームで使用される検出ヒューリスティックを学習できることを示唆する。 さらに重要なことは、検閲されていないインスタンスのみにトレーニングされた教師なしモデルは、既存のヒューリスティックスが見逃した新しいインスタンスと検閲のバリエーションを識別できるということです。 さらに、これらの手法は、既存のヒューリスティックによって見落とされた偽のIPアドレスを注入する、相当数の新しいDNSブロッキングシグネチャを明らかにする能力を示す。 これらの結果は、同じプローブを用いて訓練されたモデルの出力を比較するが、独立したプロセスから生じるラベルは、検閲の基幹的厳密なラベルがない場合に、より確実に検閲の事例を検出することができる。

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