論文の概要: ε-Indistinguishability In Moving Target Defense: Framework, Algorithms, And Cloud Case Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13440v1
• Date: Wed, 15 Jul 2026 04:52:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.640353
• Title: ε-Indistinguishability In Moving Target Defense: Framework, Algorithms, And Cloud Case Studies
• Title（参考訳）: 移動目標防衛におけるε非識別性:フレームワーク,アルゴリズム,クラウドケーススタディ
• Abstract要約: 移動可能なターゲットディフェンスは、候補設定のプールを循環させることが安全であると仮定する。 我々は、このプールセーフティ問題を、成分ごとの実装選択のカルテシアン積の最大の差分ヴァレプシロン閉部分集合を見つけるものとして定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.514651886293108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Moving Target Defense (MTD) assumes its pool of candidate configurations is safe to cycle among, i.e. latency and other observables do not trivially fingerprint the active choice, but this assumption has not been quantified at the pool level. We formalize this pool-safety problem as finding the largest $\varepsilon$-close subset of the Cartesian product of per-component implementation choices, reducing pairwise indistinguishability under an additive utility model to a densest-window query over a sum-set. We give four algorithms spanning the scalability spectrum -- full enumeration, meet-in-the-middle, FFT convolution, and Monte Carlo sampling -- covering configuration spaces from tens to $10^{38}$. We then measure the anonymity gap end-to-end on two production cloud case studies, and find that a component's latency differences do not survive deployment unchanged: a four-runtime serverless rotation, where nothing else masks the interpreter, collapses from four-way to three-way anonymity against a VPC-adjacent adversary, while a $27$-configuration three-tier stack, where the same interpreter differences are instead absorbed by a shared $8$~ms database round-trip, delivers nine-way effective anonymity. The framework and the two case studies together suggest a diagnostic for MTD design: rotating a component adds anonymity only if the latency differences among its variants are too small for the adversary to identify.
• Abstract（参考訳）: 移動ターゲットディフェンス(MTD)は、その候補設定のプールは、レイテンシやその他の観測可能な設定がアクティブな選択を自明にフィンガープリンティングするわけではないが、プールレベルでは定量化されていないと仮定する。 我々は、このプールセーフティ問題を、成分ごとの実装選択のCartesian製品の最大$\varepsilon$-closeサブセットを見つけることとして定式化し、加法的ユーティリティモデルの下でのペアワイズ不一致性を和集合上の高密度ウィンドウクエリに還元する。 フル列挙、ミート・イン・ザ・ミドル、FFT畳み込み、モンテカルロサンプリングの4つのアルゴリズムが 10 から 10^{38}$ の構成空間をカバーしています。 次に、2つのプロダクションクラウドケーススタディにおいて、匿名性ギャップを計測し、コンポーネントのレイテンシの差がデプロイを継続できないことを確認します。 インタプリタをマスクしない4つの実行時のサーバレスローテーションは、VPC対応の敵に対して4方向から3方向の匿名性から崩壊し、同じインタプリタの違いが共有の8〜msデータベースのラウンドトリップによって吸収される27ドルの3層スタックは、9方向の効果的な匿名性を提供します。 このフレームワークと2つのケーススタディは、MTD設計の診断を示唆している: コンポーネントを回転させると、変種間の遅延差が小さすぎて敵が識別できない場合にのみ匿名性が追加される。

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