Mix networks are a highly effective way to achieve anonymity, defending against a wide range of traffic-analysis attacks. However, mix networks are usually designed for infrastructure networks and cannot be directly applied in the context of mobile ad hoc networks (MANETs). The few existing solutions for MANETs require advance knowledge of the topology or a trusted central party. In this paper, we present TrustMix, a mix protocol for MANETs that operates without any central trusted party. In TrustMix, parties join groups and then messages are forwarded via multiple groups to provide anonymity. With TrustMix, users only need to find a party nearby that they consider trusted. They then forward the message to this party's group, and the party shuffles messages before forwarding to other groups, meaning that the original message and the forwarded message cannot be linked. Furthermore, even if the chosen party is adversarial, they can only break the anonymity if all parties in their group are adversarial as all of them contribute to the shuffling. In addition to anonymity, TrustMix also enforces rate limits on the number of messages through the use of linkable ring signatures, which allows detecting that parties send more messages that allowed without revealing identities. We prove the security of our protocol in the random oracle model. We evaluate its anonymity using an existing mix-network simulator and show that TrustMix significantly improves message anonymity. Finally, we present a proof-of-concept Android implementation and show that TrustMix achieves acceptable throughput with 5 mobile devices.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
综述:生成式通信,面向6G的可控生成新范式
专知会员服务
11+阅读 · 7月13日
【GNN】MPNN:消息传递神经网络
深度学习自然语言处理
17+阅读 · 2020年4月11日
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
H-Nets:让CNN的旋转等变性更加稳定
论智
12+阅读 · 2018年4月18日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
11+阅读 · 2018年3月23日
VIP会员
最新内容
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
10+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
5+阅读 · 7月20日
美空军AI完成F-16战斗机自主空战历史性试飞
专知会员服务
6+阅读 · 7月20日
深入Project Maven:为何人工智能在战场上依然失灵
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
8+阅读 · 7月19日
相关VIP内容
综述:生成式通信,面向6G的可控生成新范式
专知会员服务
11+阅读 · 7月13日
相关资讯
【GNN】MPNN:消息传递神经网络
深度学习自然语言处理
17+阅读 · 2020年4月11日
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
H-Nets:让CNN的旋转等变性更加稳定
论智
12+阅读 · 2018年4月18日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
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
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员