接続の改ざんのグローバルなパッシブ検出

概要

世界中のネットワークデバイスは、侵入防止やスパムまたはフィッシング対策、国レベルの検閲など多くの理由により、接続を監視および改ざんしています。接続の改ざんは、特定のドメイン名やキーワードへのアクセスをブロックすることを目的としており、世界的に数十億人のユーザーに影響を与えていますが、その透明性はほとんどありません。接続レベルのブロッキングを検出、診断、測定するため、「アクティブ」な測定技術は、ブロックされていると考えられるドメインやキーワードを元にクエリを生成し、関心のあるネットワーク内の観測ポイントから送信します。アクティブな測定は、トラフィックの改ざんがどのように発生するかを理解するために非常に重要でしたが、その本質的な限界により、画像の重要な部分を捉えることはできません。例えば、ブロックリストに含まれるドメインのセット（つまり、ブロックされる可能性があるもの）を知ることは、実際のユーザーが体験していること（つまり、実際にブロックされていること）を知ることとは異なります。 私たちは、グローバルCDNであるCloudflareで受け取ったトラフィックのパッシブ分析を通じて、接続の改ざんに関する初めてのグローバルな研究を紹介します。私たちはCloudflareのすべてのサーバーへのトラフィックのサンプルを分析し、おそらく初めてとなる包括的な改ざんシグネチャのリストを構築しました。これは、接続の改ざんを示唆するパケットヘッダーのシーケンスです。その後、これらの改ざんシグネチャを用いて、実際のユーザーのトラフィックのグローバルデータセットを分析し、アクティブな測定のみでは不可能だったより包括的な接続の改ざんの視点を得ました。特に、私たちのパッシブ分析により、アクティブなプローブや、アクセスが難しいネットワークおよび地域の観測ポイント、またはテストリスト（私たちの結果と比較して完全性を分析しています）なしに、ほぼすべてのネットワークからのユーザーおよびクライアントが接続の改ざんによって実際に影響を受けている状況を報告することが可能です。この研究により、パッシブ測定が接続の改ざんを理解し、透明性を向上させるためにアクティブ測定の強力な補完となる可能性があることが示されています。