[論文レビュー] Where The Light Gets In: Analyzing Web Censorship Mechanisms in India

Tarun Yadav, Akshat Sinha+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 6, 2018

Internet Traffic Analysis and Secure E-voting参考文献 20被引用数 10

ひとこと要約

本論文は、インドの主要なISPにおけるWeb検閲の新しい手動検証付き分析を提示しており、中間装置（middleboxes）によるDNSおよびHTTPフィルタリングの広範な使用を明らかにしている。著者らは、反復的ネットワークトレース（Iterative Network Tracing）やヒューリスティックベースの検出法といった独自の技術を開発し、ISP間で検閲インfraストラクチャに顕著な差異が存在することを特定した。例えば、Airtelでは90％の経路カバレッジ、Vodafoneでは2.5％のカバレッジを示した。また、プロキシやVPNに依存せずに、ローカルファイアウォールの操作とHTTPリクエストスプーフィングにより、すべての検閲を回避することに成功した。

ABSTRACT

This paper presents a detailed study of the Internet censorship in India. We consolidated a list of potentially blocked websites from various public sources to assess censorship mechanisms used by nine major ISPs. To begin with, we demonstrate that existing censorship detection tools like OONI are grossly inaccurate. We thus developed various techniques and heuristics to correctly assess censorship and study the underlying mechanism involved in these ISPs. At every step we corroborated our finding manually to test the efficacy of our approach, a step largely ignored by others. We fortify our findings by adjudging the coverage and consistency of censorship infrastructure, broadly in terms of average number of network paths and requested domains the infrastructure surveils. Our results indicate a clear disparity among the ISPs, on how they install censorship infrastructure. For instance, in Idea network we observed the censorious middleboxes on over 90% of our tested intra-AS paths whereas for Vodafone, it is as low as 2.5%. We conclude our research by devising our own novel anti-censorship strategies, that does not depend on third party tools (like proxies, Tor and VPNs etc.). We managed to anti-censor all blocked websites in all ISPs under test.

研究の動機と目的

• インドの主要ISPにおけるWeb検閲の実際のメカニズムとインフラストラクチャを調査すること。
• OONIのような既存ツールが検閲を正確に検出できない高率の誤検出・誤検出漏れの問題を解決すること。
• 自動トレースと手動検証を組み合わせた新規の検出手法を構築・検証し、検出の正確性を保証すること。
• 異なるISPおよびその中間装置（middleboxes）における検閲インフラストラクチャのカバレッジと一貫性を評価すること。
• プロキシ、Tor、VPNに依存しない新規の検閲回避戦略を設計・実装すること。

提案手法

• HTTPリクエストにおけるTTL値を段階的に増加させることで、中間装置（middleboxes）を特定する『反復的ネットワークトレース（Iterative Network Tracing）』という、tracerouteにインspiredな技術を開発した。
• パケット動作に基づく検閲検出のためのカスタムヒューリスティクスを適用した。具体的には、TCP RST/FINフラグ、不正な応答、固定IP-ID値（例：Airtelの中間装置では242）を含む。
• 全検出ステップで手動検証を実施し、誤検出および誤検出漏れを最小限に抑えた。
• コンテンツベースの比較（本文長、ヘッダーフィールド名、HTMLタイトルタグ）を用い、しきい値ベースの検出を実施。手動確認後のみブロッキングを報告した。
• ローカルファイアウォールルールの操作と、改ざんされたHTTP GETリクエストを用いた検閲回避メカニズムを設計。第三者ツールに依存せず、検閲を回避した。
• 9つのISPにわたる長期データ収集により、検閲インフラストラクチャのカバレッジと一貫性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 インドのISPで検閲が発動する際、どのプロトコルメッセージの順序が原因となるか？
• RQ2 ISPは、検閲対象のウェブサイトへのリクエストをどのようにフィルタリングしているか？
• RQ3 異なるISPにおいて、検閲インフラストラクチャがネットワーク経路のどの程度に影響を与えているか？
• RQ4 検閲はISPおよびその中間装置（middleboxes）全体で一貫しているか？同じドメインをブロックしているか？
• RQ5 OONIのような従来の検閲回避ツールはどれほど効果的か？より優れた、ツールに依存しない代替回避メカニズムは設計可能か？

主な発見

• OONIはAirtelにおいて約80％の誤検出率、11.6％の誤検出漏れ率を示しており、既存の検出ツールの著しい不正確さを示している。
• Airtelの検閲インフラストラクチャは、テストされた内部AS経路の90％以上に存在したが、Vodafoneではわずか2.5％にとどまり、導入状況に顕著な差が生じた。
• 検閲は主にDNSおよびHTTPフィルタリングによって実現されており、中間装置がRST/FINパケットを挿入し、正当なシーケンス番号を伴う検閲通知を送信していた。
• 多くの中間装置はTCPステートを2〜3分間維持し、新しいパケット受信時にタイマーをリセットすることで、接続再送信に対しても継続的なフィルタリングを可能としていた。
• 一部のウェブサイトは、Tor経由でも到達不能のままだったため、ISPが古く、更新されていないブラックリストを維持している可能性が示された。
• 著者らは、プロキシ、Tor、VPNに依存せず、HTTPリクエストの操作とローカルファイアウォールルールの変更により、全テストISPの検閲を成功裏に回避した。