TEEMS: A Trusted Execution Environment based Metadata-protected Messaging System
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring privacy of online messaging remains a challenge. While the contents or data of online communications are often protected by end-to-end encryption, the metadata of communications are not. Metadata such as who is communicating with whom, how much, and how often, are leaked by popular messaging systems today. In the last four decades we have witnessed a rich literature of designs towards metadata-protecting communications systems (MPCS). While recent MPCS works often target metadata-protected messaging systems, no existing construction simultaneously attains four desirable properties for messaging systems, namely (i) low latency, (ii) high throughput, (iii) horizontal scalability, and (iv) asynchronicity. Existing designs often capture disjoint subsets of these properties. For example, PIR-based approaches achieve low latency and asynchronicity but have low throughput and lack horizontal scalability, mixnet-based approaches achieve high throughput and horizontal scalability but lack asynchronicity, and approaches based on trusted execution environments (TEEs) achieve high throughput and asynchronicity but lack horizontal scalability. In this work, we present TEEMS, the first MPCS designed for metadata-protected messaging that simultaneously achieves all four desirable properties. Our distributed TEE-based system uses an oblivious mailbox design to provide metadata-protected messaging. TEEMS presents novel oblivious routing protocols that adapt prior work on oblivious distributed sorting. Moreover, we introduce the notion of ID and token channels to circumvent shortcomings of prior designs. We empirically demonstrate TEEMS' ability to support 2^20 clients engaged in metadata-protected conversations in under 1 s, with 205 cores, achieving an 18× improvement over prior work for latency and throughput, while supporting significantly better scalability and asynchronicity properties.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».