論文の概要: Measuring and Evading Turkmenistan's Internet Censorship: A Case Study
in Large-Scale Measurements of a Low-Penetration Country
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04835v2
- Date: Mon, 17 Apr 2023 16:44:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 19:57:29.750670
- Title: Measuring and Evading Turkmenistan's Internet Censorship: A Case Study
in Large-Scale Measurements of a Low-Penetration Country
- Title（参考訳）: トルクメニスタンのインターネット検閲の測定と回避--低浸透国の大規模測定を事例として
- Authors: Sadia Nourin, Van Tran, Xi Jiang, Kevin Bock, Nick Feamster, Nguyen
Phong Hoang, Dave Levin
- Abstract要約: トルクメニスタンは国境なき記者団によって数少ないインターネット敵の1つに挙げられている。
人口はわずか600万人であり、インターネットの浸透率はわずか38%であり、大規模な遠隔ネットワーク計測を行うことは困難である。
我々は、トルクメニスタンのWeb検閲の現在までの最大の測定研究を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.32681366389081
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since 2006, Turkmenistan has been listed as one of the few Internet enemies
by Reporters without Borders due to its extensively censored Internet and
strictly regulated information control policies. Existing reports of filtering
in Turkmenistan rely on a small number of vantage points or test a small number
of websites. Yet, the country's poor Internet adoption rates and small
population can make more comprehensive measurement challenging. With a
population of only six million people and an Internet penetration rate of only
38%, it is challenging to either recruit in-country volunteers or obtain
vantage points to conduct remote network measurements at scale.
We present the largest measurement study to date of Turkmenistan's Web
censorship. To do so, we developed TMC, which tests the blocking status of
millions of domains across the three foundational protocols of the Web (DNS,
HTTP, and HTTPS). Importantly, TMC does not require access to vantage points in
the country. We apply TMC to 15.5M domains, our results reveal that
Turkmenistan censors more than 122K domains, using different blocklists for
each protocol. We also reverse-engineer these censored domains, identifying 6K
over-blocking rules causing incidental filtering of more than 5.4M domains.
Finally, we use Geneva, an open-source censorship evasion tool, to discover
five new censorship evasion strategies that can defeat Turkmenistan's
censorship at both transport and application layers. We will publicly release
both the data collected by TMC and the code for censorship evasion.
- Abstract（参考訳）: 2006年以降、トルクメニスタンは広範囲に検閲されたインターネットと厳格に規制された情報制御ポリシーのために国境のない記者によって数少ないインターネット敵の1つに挙げられてきた。
既存のトルクメニスタンにおけるフィルタリングの報告は、少数の先進点に依存したり、少数のウェブサイトをテストする。
しかし、インターネットの普及率の低さと人口の少さは、より包括的な測定を困難にしている。
人口は600万人に過ぎず、インターネットの浸透率は38%に過ぎず、全国のボランティアを募集するか、遠隔ネットワークを大規模に測定するために有利なポイントを得るかのどちらかが難しい。
我々は、トルクメニスタンのWeb検閲の現在までの最大の測定研究を提示する。
そのために、Webの3つの基本プロトコル(DNS、HTTP、HTTPS)で数百万のドメインのブロッキング状態をテストするTMCを開発しました。
重要なことに、tmcは国内のバンテージポイントへのアクセスを必要としない。
我々は,tmcを15.5mのドメインに適用し,トルクメニスタンが122k以上のドメインを検閲していることを明らかにした。
また、これらの検閲されたドメインをリバースエンジニアリングし、6Kオーバーブロックルールを特定し、5.4M以上のドメインを偶然フィルタリングする。
最後に、オープンソースの検閲回避ツールであるgenevaを使用して、トランスポート層とアプリケーション層の両方でトルクメニスタンの検閲を打ち破ることができる5つの新しい検閲回避戦略を発見します。
TMCが収集したデータと検閲回避のためのコードの両方を公開します。
関連論文リスト
- Consent in Crisis: The Rapid Decline of the AI Data Commons [74.68176012363253]
汎用人工知能(AI)システムは、大量の公開Webデータに基づいて構築されている。
我々は,AIトレーニングコーパスに基づくWebドメインに対する同意プロトコルの大規模かつ長期的監査を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-20T16:50:18Z) - Automatic Generation of Web Censorship Probe Lists [6.051603326423421]
それまでのドメインプローブリストの生成作業は,大部分が手作業あるいはクラウドソースによるものだった。
本稿では,Web検閲計測における包括的かつ最新のプローブリストの自動生成手法について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-11T05:04:52Z) - Pathfinder: Exploring Path Diversity for Assessing Internet Censorship Inconsistency [8.615061541238589]
我々は、国内における多様な検閲の展開を精査し、異なる観点からインターネット検閲を調査した。
国内における異なる経路経路によって引き起こされるインターネット検閲の多様性が顕著であることを明らかにする。
我々は、異なるホスティングプラットフォームが、ある国のISPと異なるピアリング関係により、一貫性のない検閲活動をもたらすことも確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T01:48:31Z) - Understanding Routing-Induced Censorship Changes Globally [5.79183660559872]
検閲結果の不整合の原因はEqual-cost Multi-path(ECMP)ルーティングの程度である。
我々は、ECMPルーティングが、プロトコル、検閲機構、および17か国で観察された検閲を著しく変更することを発見した。
我々の研究は、将来の研究を改善し、矛盾を減らし、再現性を高める方法を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-27T16:21:31Z) - LLM Censorship: A Machine Learning Challenge or a Computer Security
Problem? [52.71988102039535]
セマンティック検閲は決定不能な問題として認識できることを示す。
我々は、知識のある攻撃者が不寛容なアウトプットを再構築できるため、これらの課題はセマンティックな検閲を超えて拡張されていると論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-20T09:25:02Z) - Countering Malicious Content Moderation Evasion in Online Social
Networks: Simulation and Detection of Word Camouflage [64.78260098263489]
ツイストとカモフラージュキーワードは、プラットフォームコンテンツモデレーションシステムを回避する最もよく使われるテクニックである。
本稿では,コンテンツ回避の新たな手法をシミュレートし,検出する多言語ツールを開発することにより,悪意ある情報に対する対処に大きく貢献する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-27T16:08:49Z) - How We Express Ourselves Freely: Censorship, Self-censorship, and
Anti-censorship on a Chinese Social Media [4.408128846525362]
我々は検閲と自己検閲の指標を特定し、影響要因を見つけ、それらの関係を測定するための調停モデルを構築した。
これらの知見に基づき、民主的なソーシャルメディアデザインと将来の検閲研究の意義について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-24T18:28:16Z) - Manipulating Twitter Through Deletions [64.33261764633504]
Twitter上でのインフルエンスキャンペーンの研究は、公開APIを通じて得られたツイートから悪意のあるアクティビティを識別することに大きく依存している。
ここでは,1100万以上のアカウントによる10億以上の削除を含む,異常な削除パターンを網羅的かつ大規模に分析する。
少数のアカウントが毎日大量のツイートを削除していることがわかった。
まず、ツイートのボリューム制限が回避され、特定のアカウントが毎日2600万以上のツイートをネットワークに流すことができる。
第二に、調整されたアカウントのネットワークは、繰り返しのいいね!や、最終的に削除されるコンテンツとは違って、ランキングアルゴリズムを操作できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-25T20:07:08Z) - A Dataset of State-Censored Tweets [3.0254442724635173]
2012年から2020年7月までに検閲された155,715人のツイート583,437件のデータセットをリリースしました。
また、検閲された4,301のアカウントもリリースしました。
我々のデータセットは政府の検閲の研究に役立つだけでなく、ヘイトスピーチの検出やソーシャルメディアユーザーに対する検閲の効果の研究にも役立ちます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T00:18:27Z) - Political audience diversity and news reliability in algorithmic ranking [54.23273310155137]
本稿では,ウェブサイトのオーディエンスの政治的多様性を質の指標として活用することを提案する。
ドメインの専門家によるニュースソースの信頼性評価と6,890人の米国市民の多様なサンプルによるWebブラウジングデータを用いて、より極端な、政治的に多様性の低いWebサイトが、ジャーナリストの基準を低くしていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-16T02:13:55Z) - Learning to Evaluate Perception Models Using Planner-Centric Metrics [104.33349410009161]
本稿では,自動運転のタスクに特化して,3次元物体検出の原理的基準を提案する。
私たちのメトリクスは、他のメトリクスが設計によって課す多くの間違いを罰します。
人間の評価では,基準基準値と基準値が一致しないシーンを生成し,基準値の79%が人間の側にあることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-19T02:14:00Z)
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。