Show simple item record

Analysis of Tor client behavior and its identification



dc.contributor.advisorČejka Tomáš
dc.contributor.authorTibor Engler
dc.date.accessioned2021-06-04T22:52:28Z
dc.date.available2021-06-04T22:52:28Z
dc.date.issued2021-06-04
dc.identifierKOS-1201006838805
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/94607
dc.description.abstractProjekt Tor je všeobecne známa anonymizačná technológia. Komunikácia pomocou Tor-u je založená na niekoľkých vrstvách šifrovania a náhodnom smerovaní, ktoré by mali garantovať vysokú úroveň súkromia. Táto práca však ukazuje, že súkromie Tor-u je značne obmedzené, pokiaľ sledovacie systémy začnú využívať techniky hlbokého učenia a sledujú pri tom komunikáciu klienta aj jeho cieľu. Výstupom tejto práce je klasifikačný model na báze hlbokého učenia (konvolučná neurónová sieť), ktorý bol vyhodnotený pomocou komplexných experimentov na nových dátových sadách, zachytených na reálnej sieti. Navrhovaný algoritmus dokáže rozhodnúť (s presnosťou vyššou ako 90%), či dve spojenia pozorované na rôznych miestach predstavujú jednu a tú istú komunikáciu medzi klientom a serverom. Pozitívny výsledok môže odhaliť konkrétny cieľ, s ktorým klient komunikuje, a teda predstavuje možnú bezpečnostnú slabinu, oslabujúcu celý proces anonymizácie. V porovnaní s existujúcimi prácami je nami vyvinutý model schopný pracovať s rozšírenými údajmi o IP toku namiesto úplných paketových záznamov.cze
dc.description.abstractThe Tor project is a well-known anonymization technology. The communication using Tor is based on multiple layers of encryption and randomized routes, which should guarantee a high level of privacy. However, this thesis shows that the privacy of Tor is quite limited when surveillance systems adopt deep learning techniques and observe both client's and target's traffic. The outcome of this thesis is a Deep Learning based classification model (Convolutional Neural Network) that was evaluated using comprehensive experiments with new Tor datasets captured from real network traffic. The proposed algorithm is able to decide (with accuracy higher than 90%), whether the two connections observed in different places belong to the same communication between the client and the server. The positive result discloses a particular target of a client, thus represents a possible privacy weakness of the whole anonymization process. Compared to the existing works, the developed model is able to work with extended IP flow data, instead of full packet traces.eng
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmleng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlcze
dc.subjectTorcze
dc.subjectonion routingcze
dc.subjecthlboké učeniecze
dc.subjectkonvolučné neurónové sietecze
dc.subjectmonitoring sieťových tokovcze
dc.subjectkorelačný útokcze
dc.subjectToreng
dc.subjectonion routingeng
dc.subjectdeep learningeng
dc.subjectconvolutional neural networkseng
dc.subjectnetwork flow monitoringeng
dc.subjectcorrelation attackeng
dc.titleAnalýza a identifikace chování Tor klientůcze
dc.titleAnalysis of Tor client behavior and its identificationeng
dc.typediplomová prácecze
dc.typemaster thesiseng
dc.contributor.refereeHynek Karel
theses.degree.disciplinePočítačová bezpečnostcze
theses.degree.grantorkatedra informační bezpečnosticze
theses.degree.programmeInformatika 2018cze


Files in this item




This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record