Алгоритм машинного обучения распознает Android-приложения внутри трафика Tor

Khan

Итальянские специалисты создали алгоритм машинного обучения, способный распознавать Android-приложения с точностью до 97%.

Специалисты Римского университета Сапиенца разработали алгоритм, способный, по их словам, выявлять используемые Android-приложения путем анализа трафика Tor с точностью до 97%. Алгоритм не является скриптом для деанонимизации пользователей, поскольку не способен раскрывать реальные IP-адреса или другую идентифицируемую информацию. Тем не менее, с его помощью можно определить, работает ли пользователь Tor с каким-либо Android-приложением.

Исследование специалистов Римского университета Сапиенца основывается на предыдущих исследованиях, посвященных анализу TCP-пакетов внутри трафика Tor и выявлению отличий между трафиком браузеров, электронной почты, переписки, стриминга аудио/видео, передачи файлов, сервисов VoIP и пиринговых сетей. Итальянские ученые использовали эту концепцию анализа TCP-пакетов внутри трафика Tor с це*** выявления особенностей трафика определенных Android-приложений.

Специалисты создали алгоритм машинного обучения и натренировали его распознавать в трафике Tor характерные особенности десяти Android-приложений: браузера Tor для Android, Instagram, Facebook, Skype, uTorrent, Spotify, Twitch, YouTube, DailyMotion и Replaio Radio. После обучения алгоритм смог определять использование вышеперечисленных приложений с точностью до 97,3%.

Однако не все так радужно, как может показаться на первый взгляд. Для начала, алгоритм может распознавать трафик приложений только при отсутствии фонового трафика в канале связи. То есть, определить приложение по его трафику возможно только в случае, если на устройстве пользователя запущено только одно это приложение. Если на устройстве работает много программ, TCP-трафик запутывается, и алгоритму гораздо сложнее различить шаблоны, характерные для каждого отдельного приложения. В таком случае точность распознавания существенно снижается.

Помимо прочего, алгоритм испытывает трудности с определением трафика некоторых приложений. К примеру, он путает трафик стриминговых видеосервисов, таких как Spotify и YouTube. Кроме того, есть проблемы с выявлением приложений, «затихающих», когда пользователь работает с ними (к таковым в частности относятся браузер Tor, Instagram и Facebook).

__________________

utf-8

не, ну и так всем известно что тор - не панацея, он палево еще то, если и не критичное то весьма неприятное

__________________

Bes73

Всё сложнее. Речь идет не столько о ТОР как таковом, сколько о распознании фингерпринтов зашифрованных пакетов. А в торе эти пакеты идут или не в торе дело десятое. Так что звоночек интересный. Если это конечно не полная лажа от слова вообще. Потому что в данном вопросе крайне важно на каких именно данных и в каких именно условиях проводилось тестирование давшее пресловутые 97+ процентов распознания.

__________________
Никого не волнует что рубль лежащий в Вашем кармане ворованный, если невозможно доказать что его украли именно Вы.

[Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ]
[Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ]
[Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ]