พวกเขาทำการทดลองจำลองเครือข่ายทอร์

ไม่กี่วันที่ผ่านมา นักวิจัย จากมหาวิทยาลัยวอเตอร์ลูและห้องปฏิบัติการวิจัยกองทัพเรือสหรัฐฯ นำเสนอผลงานการพัฒนาเครื่องจำลองเครือข่าย Tor ซึ่งเทียบได้กับจำนวนโหนดและผู้ใช้กับเครือข่าย Tor หลัก และอนุญาตให้ทำการทดลองที่ใกล้เคียงกับเงื่อนไขจริง

ชุดเครื่องมือและวิธีการสร้างแบบจำลองเครือข่าย ทำระหว่างการทดลอง ได้รับอนุญาตให้จำลองการทำงานของเครือข่าย 6489 Tor โหนดบนคอมพิวเตอร์ที่มี RAM 4 TB ที่เชื่อมต่อผู้ใช้เสมือน 792 รายพร้อมกัน

ควรสังเกตว่า นี่เป็นการจำลองขนาดใหญ่ครั้งแรกของเครือข่าย Tor ซึ่งมีจำนวนโหนดที่สอดคล้องกับเครือข่ายจริง (เครือข่าย Tor ที่ใช้งานได้มีโหนดประมาณ 6 โหนดและผู้ใช้ที่เชื่อมต่อ 2 ล้านคน)

การจำลองแบบสมบูรณ์ของเครือข่าย Tor เป็นที่น่าสนใจในแง่ของการระบุปัญหาคอขวด การสร้างแบบจำลองพฤติกรรมการโจมตี การทดสอบเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพใหม่ ๆ ภายใต้เงื่อนไขในชีวิตจริง และการพิสูจน์แนวคิดที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย

ด้วยเครื่องจำลองที่สมบูรณ์, นักพัฒนา Tor จะสามารถย้ายออกจากการทดลองทำการทดลองบนเครือข่ายหลักหรือบนโหนดได้ เวิร์กสเตชันแต่ละเครื่องซึ่งสร้างความเสี่ยงเพิ่มเติมจากการละเมิดความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้และไม่ได้ขจัดความเป็นไปได้ที่จะเกิดความล้มเหลว ตัวอย่างเช่น ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า Tor คาดว่าจะแนะนำการสนับสนุนสำหรับโปรโตคอลการควบคุมความแออัดใหม่และการจำลองจะช่วยให้คุณศึกษาวิธีการทำงานอย่างเต็มที่ก่อนที่จะนำไปใช้ในเครือข่ายจริง

นอกเหนือจากการกำจัดผลกระทบของการทดลองต่อการรักษาความลับและความน่าเชื่อถือของe เครือข่าย Tor หลัก การมีอยู่ของเครือข่ายทดสอบที่แยกจากกันจะทำให้สามารถทดสอบและดีบักโค้ดใหม่ได้อย่างรวดเร็วในระหว่างการพัฒนา ปรับใช้การเปลี่ยนแปลงทันทีกับโหนดและผู้ใช้ทั้งหมดโดยไม่ต้องรอการปรับใช้ระดับกลางที่ใช้เวลานานเพื่อให้เสร็จสมบูรณ์ สร้างและเรียกใช้ต้นแบบได้เร็วขึ้นด้วยการใช้งาน ของความคิดใหม่ๆ

กำลังดำเนินการปรับปรุงชุดเครื่องมือซึ่งตามที่นักพัฒนาจะลดการใช้ทรัพยากรลง 10 เท่าและจะอนุญาตให้จำลองการทำงานของเครือข่ายที่เกินเครือข่ายจริงบนคอมพิวเตอร์เครื่องเดียวกันซึ่งอาจจำเป็นต้องระบุปัญหาที่เป็นไปได้ . ด้วยการสเกลทอร์ ในระหว่างการทำงาน มีการสร้างวิธีการสร้างแบบจำลองเครือข่ายใหม่หลายวิธีที่ทำให้สามารถคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในสถานะเครือข่ายเมื่อเวลาผ่านไป และใช้เครื่องกำเนิดการรับส่งข้อมูลในพื้นหลังเพื่อจำลองกิจกรรมของผู้ใช้

นักวิจัย ยังได้ศึกษารูปแบบระหว่างขนาดของโครงข่ายจำลองกับความน่าเชื่อถือของการฉายผลลัพธ์ด้วย ของการทดลองในเครือข่ายจริง ในระหว่างการพัฒนา Tor การเปลี่ยนแปลงและการเพิ่มประสิทธิภาพจะได้รับการทดสอบล่วงหน้าบนเครือข่ายทดสอบขนาดเล็ก ซึ่งมีโหนดและผู้ใช้น้อยกว่าเครือข่ายจริงอย่างมีนัยสำคัญ

พบว่าข้อผิดพลาดทางสถิติของการคาดการณ์ที่ได้รับระหว่างการจำลองขนาดเล็กสามารถชดเชยได้ด้วยการทำซ้ำการทดลองอิสระซ้ำๆ ด้วยชุดข้อมูลเริ่มต้นที่แตกต่างกัน ในขณะที่เครือข่ายจำลองที่ใหญ่ขึ้น การทดสอบซ้ำน้อยลงจะต้องได้รับข้อสรุปที่มีนัยสำคัญทางสถิติ

ในการสร้างแบบจำลองและจำลองเครือข่าย Tor นักวิจัยกำลังพัฒนาโครงการโอเพ่นซอร์สหลายโครงการที่เผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต BSD:

  • เงา: โปรแกรมจำลองเครือข่ายสากลที่ให้คุณเรียกใช้รหัสแอปพลิเคชันเครือข่ายจริงเพื่อสร้างการทำงานของระบบแบบกระจายด้วยกระบวนการเครือข่ายนับพัน เพื่อจำลองระบบตามการใช้งานจริงที่ไม่ได้ดัดแปลง
  • ทอร์เน็ตทูลส์: ชุดเครื่องมือสำหรับสร้างแบบจำลองเสมือนจริงของเครือข่าย Tor ที่สามารถเรียกใช้ในสภาพแวดล้อมของ Shadow ตลอดจนเรียกใช้และปรับแต่งกระบวนการจำลอง รวบรวมและแสดงผลลัพธ์เป็นภาพ เมตริกที่สะท้อนประสิทธิภาพของเครือข่าย Tor จริงสามารถใช้เป็นเทมเพลตสำหรับการสร้างเครือข่ายได้
  • เจน: ตัวสร้างกระแสการรับส่งข้อมูลตามพารามิเตอร์ที่กำหนดโดยผู้ใช้ (ขนาด ความล่าช้า จำนวนกระแส ฯลฯ) แผนการจัดรูปแบบการรับส่งข้อมูลสามารถสร้างขึ้นตามสถานการณ์พิเศษในรูปแบบ GraphML และใช้โมเดล Markov ที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับการกระจายสตรีม TCP และแพ็กเก็ต
  • หัวหอมติดตาม: ชุดเครื่องมือสำหรับตรวจสอบประสิทธิภาพและเหตุการณ์ในเครือข่าย Tor จำลอง เช่นเดียวกับการบันทึกและเล่นซ้ำข้อมูลเกี่ยวกับการก่อตัวของโหนดของโหนด Tor และเชื่อมโยงกระแสการรับส่งข้อมูลไปยังโหนดเหล่านั้น

สุดท้ายนี้ หากสนใจอยากทราบข้อมูลเพิ่มเติม สามารถเข้าไปดูรายละเอียดใน ลิงค์ต่อไปนี้


แสดงความคิดเห็นของคุณ

อีเมล์ของคุณจะไม่ถูกเผยแพร่ ช่องที่ต้องการถูกทำเครื่องหมายด้วย *

*

*

  1. ผู้รับผิดชอบข้อมูล: Miguel ÁngelGatón
  2. วัตถุประสงค์ของข้อมูล: ควบคุมสแปมการจัดการความคิดเห็น
  3. ถูกต้องตามกฎหมาย: ความยินยอมของคุณ
  4. การสื่อสารข้อมูล: ข้อมูลจะไม่ถูกสื่อสารไปยังบุคคลที่สามยกเว้นตามข้อผูกพันทางกฎหมาย
  5. การจัดเก็บข้อมูล: ฐานข้อมูลที่โฮสต์โดย Occentus Networks (EU)
  6. สิทธิ์: คุณสามารถ จำกัด กู้คืนและลบข้อมูลของคุณได้ตลอดเวลา