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Enregistrement W2765580993

Building a Better Tor Experimentation Platform from the Magic of Dynamic ELFs

2017· dissertation· en· W2765580993 sur OpenAlexfundno aff
Justin Tracey

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésMAGIC (telescope)Computer sciencePhysicsAstronomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tor is the most popular tool for providing online anonymity. It is used by journalists, activists, and privacy-conscious individuals to provide low-latency private access to the Internet. However, Tor’s specific design and implementation is constantly changing to improve the performance and privacy properties it seeks to provide. To test these improvements, some form of experimentation is needed. Running experiments directly on the real Tor network is often not a viable option. The users of Tor are using it presumably because of its privacy protections, and caution must be taken to avoid recording or revealing information from non-consenting parties, particularly when dealing with shortcomings in Tor’s privacy protections or using new, untested versions of Tor. Because of the need for reproducible experiments and the aforementioned ethical requirements surrounding Tor experimentation, it is often necessary to use artificially constructed Tor networks.
\n
\nSeveral tools are available to construct such networks, such as network emulators like NetMirage, and simulators like Shadow. However, these existing tools do not provide the scalability that would be desirable when running experiments on these networks — with emulators requiring hardware capable of running all hosts in real time simultaneously, and with Shadow (the only maintained network simulator capable of running Tor code) having performance constrained by early design decisions. Since the behavior of a network can change with its size, it is better to use larger networks that more closely resemble the size of the real deployed network. Additionally, the ability to test the functional correctness of a modification to the Tor source code is considerably simpler when there is a means of quickly experimenting on a virtual Tor network to run such tests.
\n
\nIn both of these cases, a higher-performance testing platform is needed. To address this shortcoming, for this thesis we designed and implemented a new model of Tor network simulation, centered around a modified version of the Shadow network simulator, using large numbers of dynamically loaded binaries. This is accomplished by implementing a custom dynamic loader, which we call drow-loader, that allows for dynamically loading more binaries than any other dynamic loader that we are aware of, and with better performance. By using the features of this dynamic loader, we are able to run simulated processes isolated in “namespaces”. This allows for reduced lock contention, simpler process modeling, and the ability to migrate simulated processes between worker threads. Using simulated Tor networks ranging from hundreds to tens of thousands of hosts, we then demonstrate the performance improvements our simulation technique provides over the state of the art.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,991

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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