論文の概要: Efficacy of Full-Packet Encryption in Mitigating Protocol Detection for Evasive Virtual Private Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17352v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 07:24:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:55:17.082334
• Title: Efficacy of Full-Packet Encryption in Mitigating Protocol Detection for Evasive Virtual Private Networks
• Title（参考訳）: 広汎な仮想プライベートネットワークにおけるプロトコル検出の軽減におけるフルパケット暗号化の有効性
• Authors: Amy Iris Parker,
• Abstract要約: フルパケット暗号化(Full-packet encryption)は、現代の回避型仮想プライベートネットワーク(VPN)が、ネットワーク上のランダムノイズとしてトラフィックをゆがめることによって、検閲モデルからのプロトコルベースのフラグ付けを避けるために使用するテクニックである。 私は、完全に暗号化された回避VPNプロトコルであるAggressive Circumvention of Censorship(ACC)プロトコルに対して、機械学習ベースの分類モデルをいくつかテストしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Full-packet encryption is a technique used by modern evasive Virtual Private Networks (VPNs) to avoid protocol-based flagging from censorship models by disguising their traffic as random noise on the network. Traditional methods for censoring full-packet-encryption based VPN protocols requires assuming a substantial amount of collateral damage, as other non-VPN network traffic that appears random will be blocked. I tested several machine learning-based classification models against the Aggressive Circumvention of Censorship (ACC) protocol, a fully-encrypted evasive VPN protocol which merges strategies from a wide variety of currently in-use evasive VPN protocols. My testing found that while ACC was able to survive our models when compared to random noise, it was easily detectable with minimal collateral damage using several different machine learning models when within a stream of regular network traffic. While resistant to the current techniques deployed by nation-state censors, the ACC protocol and other evasive protocols are potentially subject to packet-based protocol identification utilizing similar classification models.
• Abstract（参考訳）: フルパケット暗号化(Full-packet encryption)は、現代の回避型仮想プライベートネットワーク(VPN)が、ネットワーク上のランダムノイズとしてトラフィックをゆがめることによって、検閲モデルからのプロトコルベースのフラグ付けを避けるために使用するテクニックである。 フルパケット暗号化ベースのVPNプロトコルを検閲する従来の方法では、ランダムに見える他のVPNネットワークトラフィックがブロックされるため、相当な被害が想定される。 私は、Aggressive Circumvention of Censorship(ACC)プロトコルに対して、マシンラーニングベースの分類モデルをいくつかテストしました。 私のテストでは、ACCはランダムノイズと比較してモデルが生き残ることができたが、通常のネットワークトラフィックのストリーム内で複数の異なる機械学習モデルを使用して、最小限の担保損傷で容易に検出できた。 国家の検閲によって展開されている現在の技術に抵抗するが、ACCプロトコルや他の回避プロトコルは、類似の分類モデルを用いたパケットベースのプロトコル識別の対象となる可能性がある。

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