Single sign-on (SSO) allows a user to maintain only the credential at the identity provider (IdP), instead of one credential for each relying party (RP), to login to numerous RPs. However, SSO introduces extra privacy leakage threats, as (a) the IdP could track all the RPs which a user is visiting, and (b) collusive RPs could learn a user's online profile by linking his identities across these RPs. Several privacy-preserving SSO solutions have been proposed to defend against either the curious IdP or collusive RPs, but none of them addresses both of these privacy leakage threats at the same time. In this paper, we propose a privacy-preserving SSO system, called UPPRESSO, to protect a user's login traces against both the curious IdP and collusive RPs simultaneously. We analyze the identity dilemma between the SSO security requirements and these privacy concerns, and convert the SSO privacy problems into an identity-transformation challenge. To the best of our knowledge, this is the first practical SSO solution which solves the privacy problems caused by both the curious IdP and collusive RPs. We build the UPPRESSO prototype system for web applications, with standard functions of OpenID Connect, while the function of Core Sign-On is slightly modified to calculate the transformed identities. The prototype system is implemented on top of open-source MITREid Connect, and the extensive evaluation shows that UPPRESSO introduces reasonable overheads and fulfills the requirements of both security and privacy.


翻译:单一信号( SSO) 允许用户仅保持身份提供者( IdP) 的认证身份, 而不是每个依赖方( RP) 的认证身份, 才能登录多个RP。 然而, SSO 引入了额外的隐私渗漏威胁, 因为 (a) IdP 可以跟踪用户访问的所有RP, (b) 串通性RP可以同时通过将用户的身份连接到这些RP中, 学习用户的在线概况。 已经提出了若干个隐私保存 SSO 的解决方案, 以抵御好奇的 IdP 或串通的RP, 但其中没有一个能同时解决这些隐私渗漏威胁。 但是, 在本文中, 我们提议了一个隐私保存SSO 系统, 保护用户对好奇 IDP 和 Colloadive RPRP 的登录记录, 我们分析了SO 隐私要求和这些隐私关切之间的身份困境, 将SSO 隐私问题转化为身份转换的挑战。 对于我们的最佳了解的是, IMFSO 的初始的服务器和核心应用程序功能, 我们使用SO 的加密系统, 将使用SO 的服务器的升级的服务器和核心功能, 将使得服务器的服务器的服务器的服务器的服务器的服务器的服务器的服务器的初始化功能产生。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
35+阅读 · 2021年10月17日
专知会员服务
98+阅读 · 2020年12月8日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
127+阅读 · 2020年8月7日
迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2020年8月4日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
111+阅读 · 2020年5月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年3月13日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月16日
Privacy-Preserving News Recommendation Model Learning
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
35+阅读 · 2021年10月17日
专知会员服务
98+阅读 · 2020年12月8日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
127+阅读 · 2020年8月7日
迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2020年8月4日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
111+阅读 · 2020年5月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年3月13日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员