How Great is the Great Firewall? Measuring China's DNS Censorship.
Notice bibliographique
Résumé
The DNS filtering apparatus of China's Great Firewall (GFW) has evolved considerably over the past two decades. However, most prior studies of China's DNS filtering were performed over short time periods, leading to unnoticed changes in the GFW's behavior. In this study, we introduce GFWatch, a large-scale, longitudinal measurement platform capable of testing hundreds of millions of domains daily, enabling continuous monitoring of the GFW's DNS filtering behavior. We present the results of running GFWatch over a nine-month period, during which we tested an average of 411M domains per day and detected a total of 311K domains censored by GFW's DNS filter. To the best of our knowledge, this is the largest number of domains tested and censored domains discovered in the literature. We further reverse engineer regular expressions used by the GFW and find 41K innocuous domains that match these filters, resulting in overblocking of their content. We also observe bogus IPv6 and globally routable IPv4 addresses injected by the GFW, including addresses owned by US companies, such as Facebook, Dropbox, and Twitter. Using data from GFWatch, we studied the impact of GFW blocking on the global DNS system. We found 77K censored domains with DNS resource records polluted in popular public DNS resolvers, such as Google and Cloudflare. Finally, we propose strategies to detect poisoned responses that can (1) sanitize poisoned DNS records from the cache of public DNS resolvers, and (2) assist in the development of circumvention tools to bypass the GFW's DNS censorship.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».