A Survey and Analysis of TLS Interception Mechanisms and Motivations: Exploring how end-to-end TLS is made “end-to-me” for web traffic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
TLS is an end-to-end protocol designed to provide confidentiality and integrity guarantees that improve end-user security and privacy. While TLS helps defend against pervasive surveillance of intercepted unencrypted traffic, it also hinders several common beneficial operations typically performed by middleboxes on the network traffic. Consequently, various methods have been proposed that “bypass” the confidentiality goals of TLS by playing with keys and certificates essentially in a man-in-the-middle solution, as well as new proposals that extend the protocol to accommodate third parties, delegation schemes to trusted middleboxes, and fine-grained control and verification mechanisms. We first review the use cases expecting plain HTTP traffic and discuss the extent to which TLS hinders these operations. We retain 19 scenarios where access to unencrypted traffic is still relevant and evaluate the incentives of the stakeholders involved. Second, we survey 30 schemes by which TLS no longer delivers end-to-end security and by which the notion of an “end” changes, including caching middleboxes such as Content Delivery Networks. Finally, we compare each scheme based on deployability and security characteristics and evaluate their compatibility with the stakeholders’ incentives. Our analysis leads to a number of key findings, observations, and research questions that we believe will be of interest to practitioners, policy makers, and researchers.
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.
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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle