We tackle the challenge of reliably determining the geo-location of nodes in decentralized networks, considering adversarial settings and without depending on any trusted landmarks. In particular, we consider active adversaries that control a subset of nodes, announce false locations and strategically manipulate measurements. To address this problem we propose, implement and evaluate VerLoc, a system that allows verifying the claimed geo-locations of network nodes in a fully decentralized manner. VerLoc securely schedules roundtrip time (RTT) measurements between randomly chosen pairs of nodes. Trilateration is then applied to the set of measurements to verify claimed geo-locations. We evaluate VerLoc both with simulations and in the wild using a prototype implementation integrated in the Nym network (currently run by thousands of nodes). We find that VerLoc can localize nodes in the wild with a median error of 60 km, and that in attack simulations it is capable of detecting and filtering out adversarial timing manipulations for network setups with up to 20 % malicious nodes.


翻译:我们面对的挑战是可靠地确定节点在分散网络中的地理位置,考虑到对抗性设置,不取决于任何可信任的地标。特别是,我们考虑控制一组节点的积极对手,宣布虚假的位置并进行战略操纵测量。为了解决这个问题,我们提议、实施和评估VerLoc, 这个系统允许以完全分散的方式核查网络节点声称的地理位置。 VerLoc 安全地安排随机选择的对结点之间的圆流时间测量。 然后,对核实声称的地理位置的一套测量方法应用三角法。 我们用模拟和野外方法评估VerLoc, 使用Nym网络(目前由数千个节点运行 ) 的原型执行方法。 我们发现VerLoc 可以用60公里的中位误将野外节点本地化, 在攻击模拟中,它能够检测和过滤高达20%恶意节点的网络设置的对抗时间操纵。

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