Lawful exceptional access (EA) systems hold the cryptographic keys that decrypt protected communications for authorised parties. The debate over their risks has been long and qualitative, complicated by two problems: no public dataset of EA-specific compromise events exists, so assessment must use sparse, indirect evidence; and prior work has treated structurally different designs as equivalent, though transmission-layer EA in carrier infrastructure (T-EA) and over-the-top EA at the platform layer (OTT-EA) differ in how cryptographic keys relate to ciphertext data. This paper builds a structured uncertainty framework for evaluating systemic compromise risk in EA architectures. It does not produce predictive forecasts, which the evidence cannot support; it separates findings robust to assumptions from those that depend on calibration. Four analytical layers are applied to T-EA and OTT-EA: three empirical pillars (historical analogues, a Monte Carlo scenario layer, a channel-independence decomposition) plus a Bayesian Structural Risk Model on a parallel-subgraph attack graph. The central findings are structural. First, EA-equipped architectures of either class carry strictly higher modelled risk than their no-EA counterfactual, an ordering independent of calibration. Second, the classes differ in distribution shape: T-EA risk is dominated by central tendency, OTT-EA by the tail under correlated campaigns. Third, calibration-conditional annual probability ranges span 1.4% to 12.9% for T-EA across the structured-judgement targeting-premium interval. Over multi-decade horizons, cumulative compromise is well above zero; key-material exfiltration is irreversible, weighing heavily on OTT-EA's larger user populations. The framework quantifies compromise probability, not expected harm; consequence modelling and benefit estimation are outside its scope.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
综述——隐私保护集合交集计算技术研究
计算机研究与发展
22+阅读 · 2017年10月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+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
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
7+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
7+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
4+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
8+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
10+阅读 · 9月22日
战争不仅需要机器人:人类仍不可或缺
专知会员服务
5+阅读 · 9月21日
《描绘美国防部创新基础设施的未来蓝图》100页
专知会员服务
10+阅读 · 9月21日
相关VIP内容
相关资讯
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
综述——隐私保护集合交集计算技术研究
计算机研究与发展
22+阅读 · 2017年10月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员