[論文レビュー] Padding Ain't Enough: Assessing the Privacy Guarantees of Encrypted DNS

Jonas Bushart, Christian Rossow|arXiv (Cornell University)|Jul 2, 2019

Internet Traffic Analysis and Secure E-voting参考文献 36被引用数 24

ひとこと要約

この論文は、DNS over TLS (DoT) および DNS over HTTPS (DoH) において、標準的なメッセージパディングを採用しても、依然としてトラフィック分析攻撃に対して脆弱であることを示している。暗号化されパディングされたDNSクエリのシーケンス——特にサイズとタイミングのパターン——を分析することで、著者らは攻撃者がユーザーをデアノニマイズし、訪問されたウェブサイトを高い正確性で特定できることを示している。これは、現在のパディング手法のプライバシー保証を損なうものである。

ABSTRACT

DNS over TLS (DoT) and DNS over HTTPS (DoH) encrypt DNS to guard user privacy by hiding DNS resolutions from passive adversaries. Yet, past attacks have shown that encrypted DNS is still sensitive to traffic analysis. As a consequence, RFC 8467 proposes to pad messages prior to encryption, which heavily reduces the characteristics of encrypted traffic. In this paper, we show that padding alone is insufficient to counter DNS traffic analysis. We propose a novel traffic analysis method that combines size and timing information to infer the websites a user visits purely based on encrypted and padded DNS traces. To this end, we model DNS sequences that capture the complexity of websites that usually trigger dozens of DNS resolutions instead of just a single DNS transaction. A closed world evaluation based on the Alexa top-10k websites reveals that attackers can deanonymize at least half of the test traces in 80.2% of all websites, and even correctly label all traces for 32.0% of the websites. Our findings undermine the privacy goals of state-of-the-art message padding strategies in DoT/DoH. We conclude by showing that successful mitigations to such attacks have to remove the entropy of inter-arrival timings between query responses.

研究の動機と目的

• DoT/DoHにおけるメッセージパディングがトラフィック分析攻撃を防止するのに十分かどうかを調査すること。
• 暗号化DNSプロトコルにおける現在のパディング戦略のプライバシー保証を評価すること。
• DNSトラフィックのシーケンスレベルの分析（サイズおよびタイミングを含む）が、ユーザーのデアノニマイズにどの程度有効であるかを評価すること。
• DNSトランザクションシーケンスを用いて訪問されたウェブサイトを推定するk-NN分類器の開発および評価すること。
• 現在の対策が、暗号化DNSにおける高度なトラフィック分析に対して不十分であることを実証すること。

提案手法

• 著者らは、ウェブサイトによって引き起こされるDNS解決シーケンスをモデル化し、メッセージのサイズとクエリ間の到着時間間隔を両方とも記録した。
• 観測されたDNSシーケンスを既知のウェブサイトプロファイルに一致させるために、k-Nearest Neighbors (k-NN) 分類器を提案した。
• 分類器は、DNSメッセージサイズの分布およびタイミングパターンから導出された統計的特徴を用いた。
• 訓練およびテストの両方のために、Alexa top-10kウェブサイトからのDNSトレースを用いたクローズドワールド評価を実施した。
• 完全なシーケンスと部分的にキャッシュされたシーケンスの両方を評価し、耐性を検証した。
• オープンワールド評価では、偽陽性率を測定し、現実的な脅威モデル下でも攻撃が有効であることを示した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 攻撃者が、暗号化されパディングされたDNSクエリのサイズとタイミングのみを分析することで、ユーザーをデアノニマイズできるか？
• RQ2 シーケンスレベルのDNSトランザクション分析は、単一トランザクション分析と比較して、ウェブサイトのファングプリントにどの程度向上効果をもたらすか？
• RQ3 k-NN分類器は、暗号化されパディングされたDNSシーケンスに基づいてウェブサイトを識別するのにどの程度効果的か？
• RQ4 DNSキャッシュの影響は、このようなトラフィック分析攻撃の成功率にどのような影響を及えるか？
• RQ5 オープンワールド設定下でも、偽陽性を制限しつつ、高い正確性を維持できるか？

主な発見

• 攻撃者は、Alexa top-10kリストの10サイト中5サイトについて、暗号化されパディングされたDNSシーケンスのみを用いて、少なくとも80.2%のテストトレースをデアノニマイズできる。
• 分類器は、32.0%のウェブサイトについて、すべてのトレースを正しくラベル付けした。これは、特定の状況下で高い正確性を示している。
• キャッシュされたDNSレコードを除外しても、トレーニングデータに部分的にキャッシュされたシーケンスが含まれていれば、分類器の正確性は高い水準を維持する。
• 偽陽性率を10%に制限しつつも、真正陽性率を40%に維持できるため、攻撃はスケーラブルかつ実用的であることが示された。
• メッセージサイズのみに比べ、DNSクエリ間のタイミング情報がより高いエントロピーを示し、分類に成功する上で不可欠である。
• 結果から、DoT/DoHにおける現在のパディング戦略はトラフィック分析を防止するのに不十分であり、プライバシー保証を損なうことが明らかになった。