While the evolution of the Internet was driven by the end-to-end model, it has been challenged by many flavors of middleboxes over the decades. Yet, the basic idea is still fundamental: reliability and security are usually realized end-to-end, where the strong trend towards ubiquitous traffic protection supports this notion. However, reasons to break up, or redefine the ends of, end-to-end connections have always been put forward in order to improve transport layer performance. Yet, the consolidation of the transport layer with the end-to-end security model as introduced by QUIC protects most protocol information from the network, thereby eliminating the ability to modify protocol exchanges. In this paper, we enhance QUIC to selectively expose information to intermediaries, thereby enabling endpoints to consciously insert middleboxes into an end-to-end encrypted QUIC connection while preserving its privacy, integrity, and authenticity. We evaluate our design in a distributed Performance Enhancing Proxy environment over satellite networks, finding that the performance improvements are dependent on the path and application layer properties: the higher the round-trip time and loss, and the more data is transferred over a connection, the higher the benefits of Secure Middlebox-Assisted QUIC.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
24+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
71+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
29+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月18日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月15日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月15日
Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models
Arxiv
13+阅读 · 2022年3月10日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
14+阅读 · 2020年10月26日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月25日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
71+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月18日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月15日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月15日
Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models
Arxiv
13+阅读 · 2022年3月10日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
14+阅读 · 2020年10月26日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月25日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
29+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员