“面纱”系统:打造真正的无痕浏览

2018 年 2 月 28 日 E安全 E安全

更多全球网络安全资讯尽在E安全官网www.easyaq.com


E安全2月28日讯 麻省理工学院和哈佛大学一组研究人员提出一种名为“面纱”(Veil)的私密浏览保障系统,旨在确保私密浏览更具保障性。该系统将为办公室、酒店和大学等公共领域共享电脑的用户提供额外的隐私保护。

“面纱”为隐私保障护航

研究人员声称,Veil 可与现有的私密浏览系统和匿名网络结合使用。即使用户不使用浏览器的隐私模式浏览网页,该系统同样可以运作。

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究员弗兰克·王、尼克拉泽·利多维奇和哈佛大学的研究员詹姆斯·米肯思发表论文解释称,Veil 旨在防止信息通过文件系统、浏览器缓存、DNS 缓存和RAM 磁盘反射(例如交换文件)被泄露。

Veil工作原理与普通私密浏览会话机制的区别

研究人员指出,现有的私密浏览会话依赖的机制是:

检索数据,将数据加载到内存,并在会话结束后设法将其删除。但是,由于内存管理过程复杂,有些数据最终可能会在硬盘上保存数日,而浏览器对于这类数据的情况毫不知情。

研究人员称,数据显示到屏幕之前,Veil 系统会将浏览器加载到内存的所有数据进行加密处理。用户不需要在浏览器中输入URL,而是访问“面纱”网站,并在此输入URL地址。Veil 借助 Blinding 服务器传输 Veil 版页面。

多重防护保安全

简而言之,Veil 就是一个加密网站,用户只需在 Veil 网站输入网址访问加密版的网站,不受浏览器限制。页面中某些代码会执行解密算法,若没有该算法,页面的所有数据均是不可读的。也就是说,即便有人还原了页面内容,也无法读取。

此外,该系统还可以为每个页面添加一串毫无意义的代码,从而修改底层源文件,而不影响页面的显示方式。由于 Blinding 服务器传输的页面均不相同,即使攻击者能在 Veil 会话后恢复解密代码片段,但却无法确定用户访问过的页面。

研究人员写到,Blinding 服务器会改变内容,使对象指纹更难识别。重写的页面也会自动对客户端的持久存储进行加密,并积极减少内存 RAM Artifacts 以明文形式交换到磁盘的可能性。在极端情况下,Veil 会将页面转换成不包含任何页面特定的、可查找 RAM Artifacts 的客户端(Thin Client)。

瘦客户端指的是在客户端-服务器网络体系中的一个基本无需应用程序的计算机终端。

用户可通过图片模式访问网站

Veil 还能通过 Blinding 服务器打开页面,拍照,并将图片发送到用户的电脑上,让用户以图片模式访问网站。当用户点击图片的任何位置,浏览器将记录用户点击的位置,并将数据发送到服务器进行处理,并返回一张更新的图片。

Veil 采用选择性模式,这意味着要通过 Veil 访问网站,需要具备开发者级别的技能。为此,这组研究人员创建了一个编译器,可帮助管理员自动转换网站,此外还能将网站的转换版本上传到 Blinding 服务器。 研究人员写到,要发布新页面,开发者需将 HTML、CSS 和 JavaScript 文件传递给 Veil 的编译器。编译器负责转换内容。Blinding 服务和 Veil 页面会交换加密数据。其结果是,Veil 页面可以安全地将加密内容存储在浏览器缓存中。此外,暴露在系统接口中的 URL(例如DNS缓存)是攻击者无法了解的,因为攻击者不具有用户密钥。但是,Blinding 服务器需要志愿者或营利性企业加以维护,网站管理员也可选择自行托管启用Veil版本的网站。

注:本文由E安全编译报道,转载请注明原文地址

https://www.easyaq.com/news/2029286182.shtml

推荐阅读:


点击阅读原文” 查看更多精彩内容

登录查看更多
0

相关内容

最新《Deepfakes:创造与检测》2020综述论文,36页pdf
专知会员服务
62+阅读 · 2020年5月15日
【北京大学】面向5G的命名数据网络物联网研究综述
专知会员服务
37+阅读 · 2020年4月26日
【SIGMOD2020-腾讯】Web规模本体可扩展构建
专知会员服务
29+阅读 · 2020年4月12日
教你打造一个属于自己的「搜索引擎」
少数派
9+阅读 · 2018年10月23日
终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了
Python开发者
3+阅读 · 2018年6月13日
推荐算法不够精准?让知识图谱来解决
人工智能头条
8+阅读 · 2018年6月4日
终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了!
大数据技术
7+阅读 · 2018年4月2日
如何运用Python建一个聊天机器人?
七月在线实验室
17+阅读 · 2018年1月23日
生成式对抗网络(GAN)如何快速理解?
全球人工智能
8+阅读 · 2018年1月14日
一文读懂语音识别史
机械鸡
9+阅读 · 2017年10月16日
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月27日
Arxiv
3+阅读 · 2018年9月12日
QuAC : Question Answering in Context
Arxiv
4+阅读 · 2018年8月21日
Arxiv
10+阅读 · 2018年2月9日
VIP会员
相关资讯
教你打造一个属于自己的「搜索引擎」
少数派
9+阅读 · 2018年10月23日
终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了
Python开发者
3+阅读 · 2018年6月13日
推荐算法不够精准?让知识图谱来解决
人工智能头条
8+阅读 · 2018年6月4日
终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了!
大数据技术
7+阅读 · 2018年4月2日
如何运用Python建一个聊天机器人?
七月在线实验室
17+阅读 · 2018年1月23日
生成式对抗网络(GAN)如何快速理解?
全球人工智能
8+阅读 · 2018年1月14日
一文读懂语音识别史
机械鸡
9+阅读 · 2017年10月16日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员