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Enregistrement W2508905069 · doi:10.1109/tifs.2016.2598523

Deceptive Deletion Triggers Under Coercion

2016· article· en· W2508905069 sur OpenAlexafffund
Lianying Zhao, Mohammad Mannan

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Information Forensics and Security · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueUser Authentication and Security Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer sciencePasswordEncryptionComputer securityAdversaryOn-the-fly encryptionKey (lock)Keystroke loggingInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For users in possession of password-protected encrypted data in persistent storage (i.e., “data at rest”), an obvious problem is that the password may be extracted by an adversary through dictionary attacks, or by coercing the user. Traditional full disk encryption (FDE) or plausibly deniable encryption cannot adequately address such situations. Therefore, making data verifiably inaccessible in a stealthy and quick fashion may be the preferred choice, specifically for users, such as government/corporate agents, journalists, and human rights activists with highly confidential secrets, when caught and interrogated in a hostile territory. Using secure storage on a trusted platform module (TPM) and modern CPU's trusted execution mode (e.g., Intel TXT), we design Gracewipe to enable secure and verifiable deletion of encryption keys through a special deletion password. When coerced, a user can fake compliance and enter the deletion password; and then, the user can prove to the adversary that Gracewipe has been executed and the real key is no longer available (through a TPM quote), hoping for a favorable situation (e.g., end of torture). To unlock the target encryption key, the adversary can only guess passwords through the valid Gracewipe environment with a high-risk of triggering deletion of the real key. Based on our two primary Gracewipe prototypes (i.e., software-based FDE with TrueCrypt and hardware-based FDE with self-encrypting drive), we also design and implement an extended family of unlocking schemes for triggering deletion, to achieve better plausibility, security and usability. We incur between 2-2.5 seconds delay during boot, and no performance penalty at run-time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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