Chain-Sawing: A Longitudinal Analysis of Certificate Chains
Notice bibliographique
Résumé
The security and integrity of TLS certificates are essential for ensuring secure transmission over the Internet and protecting millions of people from man-in-the-middle attacks. Certificate Authorities (CAs) play a crucial role in issuing and managing these certificates. This paper presents a longitudinal analysis of certificate chains for popular domains, examining their evolution over time and across different categories. Using publicly available certificate data, primarily from crt.sh, we created a longitudinal dataset of certificate chains for domains from the Tranco top-1M list. After categorizing the certificates based on their type and service category, we analyze a selected set of domains over time and identify the patterns and trends that emerge in their certificate chains. Our analysis reveals several noteworthy trends, including a trend towards shorter certificate chains and fewer paths from domains to root certificates. This implies that the certificate process is becoming more simplified and streamlined. Combined with our observations that there is an increasing use of new CAs and a shift in the types of certificates used that we observe, we expect part of this to be an effect of individual choices made by some popular CAs (e.g., less cross-signings). In general, the observed trends, patterns, and findings capture tradeoffs in overhead, backward compatibility, and security. The quick shifts in some of the observed metrics (e.g., chain lengths) therefore also highlight the importance of continued monitoring and analysis of certificate chains.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».