[论文解读] STor: Social Network based Anonymous Communication in Tor

Peng Zhou, Xiapu Luo+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 26, 2011

Internet Traffic Analysis and Secure E-voting参考文献 53被引用 5

一句话总结

STor 提出了一种基于社交网络的可信模型，通过利用用户现实世界中的社交关系来识别并避开恶意或被攻破的中继路由器，从而增强 Tor 的匿名性。通过使用输入无关的模糊模型从社交属性计算直接可信度，并在朋友圈中传播可信度，STor 实现了分布式的、可扩展的且安全的电路选择，在可信度阈值设为 0.035 时，即使有 20% 的中继路由器为恶意，也能实现接近最大匿名性的效果。

ABSTRACT

Anonymity networks hide user identities with the help of relayed anonymity routers. However, the state-of-the-art anonymity networks do not provide an effective trust model. As a result, users cannot circumvent malicious or vulnerable routers, thus making them susceptible to malicious router based attacks (e.g., correlation attacks). In this paper, we propose a novel social network based trust model to help anonymity networks circumvent malicious routers and obtain secure anonymity. In particular, we design an input independent fuzzy model to determine trust relationships between friends based on qualitative and quantitative social attributes, both of which can be readily obtained from existing social networks. Moreover, we design an algorithm for propagating trust over an anonymity network. We integrate these two elements in STor, a novel social network based Tor. We have implemented STor by modifying the Tor's source code and conducted experiments on PlanetLab to evaluate the effectiveness of STor. Both simulation and PlanetLab experiment results have demonstrated that STor can achieve secure anonymity by establishing trust-based circuits in a distributed way. Although the design of STor is based on Tor network, the social network based trust model can be adopted by other anonymity networks.

研究动机与目标

• 为解决匿名网络（如 Tor）面临基于中继路由器的攻击（如相关性攻击和时延攻击）的脆弱性。
• 设计一种去中心化的可信模型，消除对易受 DDoS 攻击和屏蔽的集中式目录服务器的依赖。
• 使用户能够基于社交关系选择可信中继路由器，提升安全性，同时不降低基础匿名性。
• 开发一种可扩展的解决方案，使用户仅维护其朋友的可信信息，而非整个网络的可信信息。
• 在统一的、输入无关的模糊框架中，整合支持定性与定量社交属性的可信模型。

提出的方法

• 设计一种输入无关的模糊模型，将定性与定量社交属性（如友谊时长、互动频率）转换为直接可信度评分。
• 使用可信传播算法计算朋友的朋友的间接可信度，从而在社交网络中形成可信圈。
• 通过修改 Tor 源代码，将可信模型集成到 Tor 中，使电路创建过程中优先选择用户可信朋友拥有的中继路由器。
• 定义可信度阈值（ts_h），以控制安全与可扩展性之间的平衡，过滤掉不在用户可信社交圈内的中继路由器。
• 在 PlanetLab 平台实现系统并进行仿真，评估在不同攻击条件下基于可信度的路由性能。
• 采用混合方法，结合社交网络数据与加密洋葱路由技术，在保持端到端匿名性的同时增强可信度。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于社交网络的可信模型能否有效识别并排除匿名网络（如 Tor）中的恶意或被攻破的中继路由器？
• RQ2 如何利用现实社交网络中的定性与定量属性，构建一种对不确定性和模糊性具有鲁棒性的可信度量化模型？
• RQ3 在不降低基础匿名性或性能的前提下，社交网络中的可信度传播在多大程度上能提升匿名电路的安全性？
• RQ4 可信度阈值（ts_h）在存在恶意中继路由器的情况下，如何影响安全匿名性与网络可扩展性之间的权衡？
• RQ5 所提出的可信模型能否以完全去中心化的方式部署，从而消除对集中式目录服务器的依赖？

主要发现

• 当可信度阈值（ts_h）为 0.035 时，STor 即使在 20% 的候选中继路由器为恶意的情况下，也能实现接近理论最大安全匿名性的效果（R_MR ≈ 0）。
• STor 在 2500 个用户实体下，其基础匿名性与标准 Tor 在 1600 个中继路由器下的表现相当，证明基于可信度的路由不会降低基础匿名性。
• 安全匿名性度量（R_MR）随 ts_h 增大而减小，表明更高的可信度阈值可提升安全性，但会减少路由选择。
• 可信传播算法成功将可信度扩展至直接朋友之外，使用户能够从社交网络中的间接连接可信度中获益。
• 仿真与 PlanetLab 实验结果证实，STor 以分布、可扩展且保护隐私的方式有效缓解了恶意中继路由器的攻击。
• 基于社交网络的可信模型在不同类型的社交网络中均有效，且可推广至 Tor 以外的其他匿名网络。