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Enregistrement W2149250358 · doi:10.1109/sp.2011.13

Formalizing Anonymous Blacklisting Systems

2011· article· en· W2149250358 sur OpenAlexaff
Ryan Henry, Ian Goldberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet Traffic Analysis and Secure E-voting
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlacklistingComputer scienceComputer securityAnonymityRevocationService providerInternet privacyTrusted third partyBlacklistService (business)Set (abstract data type)CryptographyWorld Wide WebOverhead (engineering)Business

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anonymous communications networks, such as Tor, help to solve the real and important problem of enabling users to communicate privately over the Internet. However, in doing so, anonymous communications networks introduce an entirely new problem for the service providers - such as websites, IRC networks or mail servers - with which these users interact, in particular, since all anonymous users look alike, there is no way for the service providers to hold individual misbehaving anonymous users accountable for their actions. Recent research efforts have focused on using anonymous blacklisting systems (which are sometimes called anonymous revocation systems) to empower service providers with the ability to revoke access from abusive anonymous users. In contrast to revocable anonymity systems, which enable some trusted third party to deanonymize users, anonymous blacklisting systems provide users with a way to authenticate anonymously with a service provider, while enabling the service provider to revoke access from any users that misbehave, without revealing their identities. In this paper, we introduce the anonymous blacklisting problem and survey the literature on anonymous blacklisting systems, comparing and contrasting the architecture of various existing schemes, and discussing the tradeoffs inherent with each design. The literature on anonymous blacklisting systems lacks a unified set of definitions, each scheme operates under different trust assumptions and provides different security and privacy guarantees. Therefore, before we discuss the existing approaches in detail, we first propose a formal definition for anonymous blacklisting systems, and a set of security and privacy properties that these systems should possess. We also outline a set of new performance requirements that anonymous blacklisting systems should satisfy to maximize their potential for real-world adoption, and give formal definitions for several optional features already supported by some schemes in the literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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