Mapping Internet Backbone Traffic for Understanding Communication Policy Issues: Surveillance and Network Sovereignty in a North American Context
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: There is much attention to internet policy issues but this is mainly focused on activities at the ‘edges’ of the internet. Furthermore, understanding internet traffic routing and storage issues and their associated policy implications is made more difficult by how the ‘cloud’ metaphor obscure the ‘hard’ structures, jurisdictional boundaries and dynamic processes of internet routing. This paper reports on research aimed at rendering more visible and amenable to public policy treatment the relatively hidden aspects of backbone routing. By mapping the routes packets take across the North America, this research seeks to shed light on two phenomena in particular: internet surveillance conducted by security and law enforcement agencies (eg NSA, CSE); and ‘boomerang routing’, where packets originating and terminating in the same country are routed via one or more other countries where they may be subject to surveillance or delay. These have implications for privacy and ‘network sovereignty.’ Methods: There are several steps in the analysis and mapping of internet routing: 1) crowdsourced generation of traceroutes - user installed traceroute generation software which automatically ‘pings’ a series of predefined destination URLs and uploads results to central IXmaps database; 2) geo-location of IP addresses produced in 1) assigning lat/long to IP addresses via a combination of three techniques: traceroute-landmark; hostname parsing; and comparative hop latency; 3) background research on the carriers, data centers and exchange points referenced in traceroutes; 4) combining data from previous steps by mapping traceroutes and intermediate sites in Google Earth.Data: So far our database contains over 14,000 individual traceroutes spanning North America, based on 92 originating addresses, over 1,700 destination URLs: 1722 and includes more than 13,000 unique IP Addresses, half of which have been geo-located to the city level or better. Novelty: Prior work in mapping internet traffic typically shows aggregate flows between major switching centers from the perspective of the carriers. The mapping of individual routes between user selected origins and destination provides for a much finer grained analysis and more specific policy insights. eg. We show that a significant portion of intra-Canadian traffic transits via the US. Furthermore, it enables a nuanced account for why particular routes cross borders or pass through surveillance sites, as well as suggesting remedial responses such as the siting of backbone facilities and jurisdictional regulation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».