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Enregistrement W4402436629 · doi:10.1109/tnsm.2024.3457858

Exploring QUIC Security and Privacy: A Comprehensive Survey on QUIC Security and Privacy Vulnerabilities, Threats, Attacks, and Future Research Directions

2024· article· en· W4402436629 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Network and Service Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueUser Authentication and Security Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer securityInternet privacyInformation privacyCloud computing securitySecurity analysisCloud computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

QUIC is a modern transport protocol aiming to improve Web connection performance and security. It is the transport layer for HTTP/3. QUIC offers numerous advantages over traditional transport layer protocols, such as TCP and UDP, including reduced latency, improved congestion control, connection migration and encryption by default. However, these benefits introduce new security and privacy challenges that need to be addressed, as cyber attackers can exploit weaknesses in the protocol. QUIC’s security and privacy issues have been largely unexplored, as existing research on QUIC primarily focuses on performance upgrades. This survey paper addresses the knowledge gap in QUIC’s security and privacy challenges while proposing directions for future research to enhance its security and privacy. Our comprehensive analysis covers QUIC’s history, architecture, core mechanisms (such as cryptographic design and handshaking process), security model, and threat landscape. We examine QUIC’s significant vulnerabilities, critical security and privacy attacks, emerging threats, advanced security and privacy challenges, and mitigation strategies. Furthermore, we outline future research directions to improve QUIC’s security and privacy. By exploring the protocol’s security and privacy implications, this paper informs decision-making processes and enhances online safety for users and professionals. Our research identifies key risks, vulnerabilities, threats, and attacks targeting QUIC, providing actionable insights to strengthen the protocol. Through this comprehensive analysis, we contribute to developing and deploying a faster, more secure next-generation Internet infrastructure. We hope this investigation serves as a foundation for future Internet security and privacy innovations, ensuring robust protection for modern digital communications.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,199 · 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