論文の概要: Supporting Socially Constrained Private Communications with SecureWhispers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12870v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 12:09:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.280987
• Title: Supporting Socially Constrained Private Communications with SecureWhispers
• Title（参考訳）: SecureWhispersによる社会的制約のあるプライベートコミュニケーション支援
• Authors: Vinod Khandkar, Kieron Ivy Turk, Ehsan Toreini, Nishanth Sastry,
• Abstract要約: そこで我々は,携帯電話同士の共通秘密を相互に揺らして生成する手法を開発した。 本稿では、メッセージ難読化、信頼委譲、暗号化ビーコンの3つの異なる利用法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.612893264166371
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rapidly changing social norms and national, legal, and political conditions socially constrain people from discussing sensitive topics such as sexuality or religion. Such constrained, vulnerable minorities are often worried about inadvertent information disclosure and may be unsure about the extent to which their communications are being monitored in public or semi-public spaces like workplaces or cafes. Personal devices extend trust to the digital domain, making it desirable to have strictly private communication between trusted devices. Currently, messaging services like WhatsApp provide alternative means for exchanging sensitive private information, while personal safety apps such as Noonlight enable private signaling. However, these rely on third-party mechanisms for secure and private communication, which may not be accessible for justifiable reasons, such as insecure internet access or companion device connections. In these cases, it is challenging to achieve communication that is strictly private between two devices instead of user accounts without any dependency on third-party infrastructure. The goal of this paper is to support private communications by setting up a shared secret between two or more devices without sending any data on the network. We develop a method to create a shared secret between phones by shaking them together. Each device extracts the shared randomness from the shake, then conditions the randomness to 7.798 bits per byte of key material. This paper proposes three different applications of this generated shared secret: message obfuscation, trust delegation, and encrypted beacons. We have implemented the message obfuscation on Android as an independent app that can be used for private communication with trusted contacts. We also present research on the usability, design considerations, and further integration of these tools in mainstream services.
• Abstract（参考訳）: 社会的規範や国家的、法的、政治的条件が急速に変化すると、社会的に人々がセクシュアリティや宗教のような繊細な話題について議論することを妨げる。 このような制約のある脆弱なマイノリティは、しばしば不注意な情報開示を心配し、職場やカフェのような公共または半公共の場でコミュニケーションがどの程度監視されているかについて不透明である。 パーソナルデバイスは、デジタルドメインへの信頼を延長し、信頼できるデバイス間で厳密にプライベートなコミュニケーションが望ましい。 WhatsAppのようなメッセージングサービスは、機密性の高いプライベート情報を交換するための代替手段を提供している。 しかし、これらはセキュアでプライベートな通信のためのサードパーティのメカニズムに依存しており、安全でないインターネットアクセスや、それに伴うデバイス接続など、正当な理由からアクセスできない可能性がある。 このようなケースでは、サードパーティのインフラに依存することなく、ユーザアカウントではなく、2つのデバイス間で厳密にプライベートな通信を実現することは困難である。 本研究の目的は,ネットワーク上のデータを送信することなく,複数のデバイス間で共有秘密を設定することで,プライベートコミュニケーションを支援することである。 そこで我々は,携帯電話同士の共通秘密を相互に揺らして生成する手法を開発した。 各装置はシェイクから共有ランダム性を抽出し、キー素材のバイト当たりのランダム性を7.798ビットに設定する。 本稿では、メッセージ難読化、信頼委譲、暗号化ビーコンの3つの異なる利用法を提案する。 我々は、信頼できる連絡先とのプライベート通信に使用できる独立したアプリとして、Android上でメッセージ難読化を実装した。 また、ユーザビリティ、設計上の配慮、およびこれらのツールのメインストリームサービスへのさらなる統合について研究する。

関連論文リスト

• User Perceptions and Attitudes Toward Untraceability in Messaging Platforms [4.724825031148412]
  本研究では,利用者の「追跡不能性」,すなわち第三者が誰とコミュニケーションしているかの追跡を防止することを目的とした。 ユーザは、追跡不能の概念と、幅広いプライバシー強化技術とを関連付けている。 本稿では、追跡不能な通信プロトコルによって対処される脅威モデルと、追跡不能な通信可能性に対するユーザの認識のギャップについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T18:19:50Z)
• Synopsis: Secure and private trend inference from encrypted semantic embeddings [2.7998963147546148]
  本稿では,メッセージ埋め込みを用いた協調型E2EEメッセージにおけるメッセージトレンド分析のためのセキュアなアーキテクチャであるSynopsisを紹介する。 このシステムの目的は調査ジャーナリズムであるため、Synopsisは探索的分析と目標分析の両方を促進する必要がある。 ヒンディー語のWhatsAppメッセージのデータセットによる評価は、我々のアプローチの効率性と正確性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-29T17:34:10Z)
• Token-Level Privacy in Large Language Models [7.4143291213663955]
  本稿では,文脈情報と意味情報を統合するトークンレベルの新しいプライバシ保護機構であるdchi-stencilを紹介する。 意味的ニュアンスと文脈的ニュアンスの両方を取り入れることで、dchi-stencilはプライバシとユーティリティの堅牢なバランスを実現する。 この研究は、現代の高リスクアプリケーションにおけるプライバシ保護NLPの新しい標準を設定するためのdchi-stencilの可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T16:27:25Z)
• 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)
• PrivacyLens: Evaluating Privacy Norm Awareness of Language Models in Action [54.11479432110771]
  PrivacyLensは、プライバシに敏感な種子を表現的なヴィグネットに拡張し、さらにエージェントの軌跡に拡張するために設計された新しいフレームワークである。 プライバシの文献とクラウドソーシングされたシードに基づいて、プライバシの規範のコレクションをインスタンス化する。 GPT-4やLlama-3-70Bのような最先端のLMは、プライバシー強化の指示が出されたとしても、機密情報を25.68%、38.69%のケースでリークしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T17:58:38Z)
• Pudding: Private User Discovery in Anonymity Networks [9.474649136535705]
  プディングは、新しいプライベートユーザー発見プロトコルである。 ユーザ間の連絡先関係を隠蔽し、不正行為を防止し、ネットワーク上でどのユーザ名が登録されているかを隠蔽する。 プルは、基盤となる匿名ネットワークプロトコルを変更することなく、LoopixとNymにデプロイできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-17T19:06:08Z)
• Breaking the Communication-Privacy-Accuracy Tradeoff with $f$-Differential Privacy [51.11280118806893]
  サーバが複数のユーザの協調的なデータ分析を,プライバシの懸念と限られた通信能力で調整する,フェデレートされたデータ分析問題を考える。 有限出力空間を有する離散値機構の局所的差分プライバシー保証を$f$-differential privacy (DP) レンズを用いて検討する。 より具体的には、様々な離散的評価機構の厳密な$f$-DP保証を導出することにより、既存の文献を前進させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-19T16:58:53Z)
• On Privacy and Confidentiality of Communications in Organizational Graphs [3.5270468102327004]
  この研究は、企業コンテキストにおける機密性とプライバシの区別方法を示している。 それは、機密性を維持するためのアプローチを定式化し、差分プライバシーの原則を活用することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T19:45:56Z)
• Mind the GAP: Security & Privacy Risks of Contact Tracing Apps [75.7995398006171]
  GoogleとAppleは共同で,Bluetooth Low Energyを使用した分散型コントラクトトレースアプリを実装するための公開通知APIを提供している。 実世界のシナリオでは、GAP設計は(i)プロファイリングに脆弱で、(ii)偽の連絡先を生成できるリレーベースのワームホール攻撃に弱いことを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T16:05:05Z)
• Secure Byzantine-Robust Machine Learning [61.03711813598128]
  本稿では,Byzantine-robustnessとByzantine-robustnessの両方を提供するセキュアな2サーバプロトコルを提案する。 さらに、このプロトコルは通信効率が高く、フォールトトレラントであり、局所的な差分プライバシーを享受する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T16:55:15Z)

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。