物聯網的資安攻防大戰!臺灣該如何見招拆招?
110/09/22
曾繁安
科技大觀園特約編輯
資策會資安科技研究所王仁甫策略總監專訪
5G 科技讓萬物聯網的新紀元已經來臨,代表著機器與機器溝通,人類過上全自動化的超便捷生活不再是夢。但這同時也意味著科幻電影中,邪惡駭客組織攻占重要機關的主機系統,引發一連串資安問題,甚至攸關社會國家安危的重大事件,也可能在現實中發生!
科技帶來的便利與風險並存的這個世代,來聽聽資安專家——資策會資安科技研究所王仁甫策略總監的精彩分享,一起思考 5G 物聯網下面對的資安挑戰。
一起跟資安達人瞭解 5G 如何翻轉我們的生活!
「16 年前一個月黑風高的夜晚,博士班學姐的一通電話,讓我踏上資安這條不歸路……」
問起投入資安領域的契機,王總監用打趣的口吻開場。當時在學姐的建議下,他參與了設計國内第一個資安指標的工作,從此開啓與資安的不解之緣。自稱「資安界 56 哥」的王總監,雖非一般人熟悉的另一位仁甫兄,但他對科技資安研究的敏銳觀察與豐富經驗,肯定令人甘拜下風。
他談到,4G 網絡的發展令網紅經濟崛起,你我都不曾想像『點讚、訂閲、打開小鈴鐺』會變成一種常態。而接下來的 5G 物聯網,將帶來更大的轉變與衝擊。
為什麽比起 4G,5G 有「大頻寬、高速率、低延遲」的特性?這是因為目前 4G 所在電磁波區間(約 450 MHz ~ 3800 MHz)已塞滿用戶,讓網速變得越來越慢,因此人類便把腦筋動到頻率更高的毫米波頻段(約30 GHz ~ 300 GHz)。增加了 5G 的區段,就像從塞爆的車流中,移到空曠的新路上。而頻率越高,頻寬也越寬,這條道路不止空曠而且比原先的更寬闊,於是訊息的傳遞能暢行無阻,理論上可比 4G 快一百倍!
「5G 最重要的,就是可以達成邊緣運算(Edge Computing)。」
王總監舉例,自動駕駛和遠距醫療還未普及,是因為傳統仰賴的雲端運算(Cloud Computing),傳輸訊息的速度不夠快,且成本高。雲端運算可以比喻作中央集權制,凡事都要經過朝廷皇上批閲議決,效率自然較低;但邊緣運算就像地方分權,讓數據可以直接在收集端附近實時處理和分析,無需先上報到雲端進行存儲、管理和分析運算,節省了上傳等待運算的時間,也減輕網絡和服務器的負擔。
在高速公路和手術檯上,微秒之差就是生死關頭。而 5G 搭配邊緣運算,大大提高的數據傳輸速率與極低的延遲,讓自動車之間可以維持安全的相對距離,遠端控制的手術刀可以精準無差地落在正確的部位。
也有賴於 5G 科技,需要大量運算資源的人工智慧(Artificial Intelligence,AI)也可以實現。這些發展促成物聯網(Internet of Things, IOT)的建立,機器和機器之間可以達成溝通,整合各方數據資訊,迅速有效率地完成各種指令。小至個人智能家居,大至工廠機械、重要基礎設備如水壩、發電廠等等,都能踏入數位自動化的新境界。
越方便就越危險?機器與機器的連接也要小心
不過,5G 的特性也改變了用戶與網絡間的關係。傳統 4G 是直鏈狀的系統,由電信商自上而下提供網絡,再經由應用程式界面(Application Programming Interface,API)提供服務給用戶,存在一個封閉式的層級關係。但速率快、訊號覆蓋範圍較小的 5G(注1), 則是由邊緣端、應用裝置及用戶組成,數據傳輸相互往來的三角形體系,不再有上下權限差別的限制。為了形成物聯網提供更多應用,5G 網絡也變得更對外開放,被駭入的風險也會提高。
研究專長為駭客行爲的王總監提到,如今網絡犯罪的作案手法越來越多元。過去搶匪洗劫銀行,還要擔心實體鈔票金條太重,扛不動。現在駭客只要動一動手指,就能利用惡意程式讓銀行的上億元瞬間消失;或使用勒索病毒,鎖定廠商的資料庫,再以巨額款項要挾,否則就把重要生產機密銷毀或公諸於世。
「5G 應用得越深,危害的情境就越高。」
未來 5G 物聯網可能面對的兩大資安威脅,包括用戶 IP 可能被駭入後,可能被用作惡意中繼站或跳板繼續攻擊另一方,讓受害者同時也成了加害者。再來,當物聯網涉及的層面越來越廣,假如被不法分子入侵掌控的是自駕車、基地台,甚至是重大國家基礎建設如水壩、發電廠等等,造成的損失傷害不堪設想!
網絡戰資訊戰開打,台灣如何接招還擊?
從個人角度,平時養成謹慎小心的習慣,不隨便亂點不明連接,隨時留意最新的網絡犯罪手法,是保護自己的不二法門。但在通訊科技發達的今時,第三次世界大戰很可能就在網路上發生,資安可是攸關國家安危的重大議題。
自 2016 年起,台灣便喊出「資安即國安」的口號,而王總監也參與在草擬「資安即國安」1.0 與 2.0 戰略的工作中。在1.0 戰略中,首要步驟就是將資安鐵三角(資訊安全、通訊安全、國家安全)正規化。政府也修訂相關法規,將資訊和網際空間延伸為國家主權的一環,並把駭客攻擊與竊取智慧財產,納入情報蒐集的工作,才能為網絡戰做好準備。
「守護要自己來,就需要有人才。沒有資安人才,就沒有基礎的資安;沒有錢投入,也不會有資安人才。」
王總監强調,一個國家的資安要做好,最重要的就是資源與人力的投入。如果國内資安產業沒有妥善發展,資安人才缺乏,就必須仰賴國外的產品。若系統程式都不是由自己人開發,而是假手於他人,便難以確保檢測過程的可靠性,往往等到資安事件發生後,才驚覺漏洞的存在。因此,政府也編組了多支專業團隊,培訓資通電軍與資安產業人才,為國内資安把關。
而「資安即國安 2.0」的重點,除了規劃新設數位發展部、成立專責的資通安全署,就是主動式防禦(注 2)——與其乖乖等著被人打,不如自己先請外部團隊攻擊自己,作資安測試,去找出資安漏洞和弱點!舉例來說,業界為了找出系統防禦上的漏洞盲點,常會委外進行紅隊演練(Red Teaming)。就像在進行軍事演習,紅隊扮演進攻方,以無所不用其極的方法嘗試入侵,同時驗證藍隊防守方的偵測與回應能力。這樣的演練成本可不低,一次就要三五百萬臺幣起跳。
但台灣不用付錢,就有免費的資安攻防演練!王總監如此笑言。這是因為,在全球最常受駭客攻擊的國家排行榜上,台灣可是位居前列。根據網路資安商 Fortinet 的報告,2021 年第一季台灣遭受到超過兩百萬次的駭客攻擊,平均每分鐘就會遭遇逾 15 次的攻擊!所謂危機就是轉機,這些源源不絕的攻擊,也讓台灣深具適合發展資安產業的龐大潛力。王總監認為,資安產業要像台灣未來的台積電,扮演護國神山般的角色。
想投身資安產業?不需要獻出心臟,只要有一顆熱忱的心
「投入資安產業不要限科系,但是要有一顆熱忱、學習的心。」對於有心想往資安領域發展的年青人,王總監給出這樣的建議。
雖非資訊科學出身,但大學的工程背景,讓王總監有了程式語言的基礎。後來他取得經濟學、法學雙碩士,前者使他瞭解產業界的趨勢走向,法學則令他知曉資安重合規性與合法性的重要。在科技管理與智慧財產權領域的博士論文中,他則從社會學、科技研究的方法分析駭客行為。他表示,跨領域的學習可以讓他從更廣濶的視角,釐清各方問題之後,找到痛點,來提供更好、更全面的科技與資安政策。
王總監指出,這一代除了要與人溝通,還要學會與機器溝通,所以掌握好程式語言的邏輯基礎是重要的,因此王總監所在的資策會資安所,除了研發研發資安監控平臺,將研發的成果技轉給業界,同時他也擔任台灣駭客協會(HITCON)理事和社團法人臺灣校園資訊安全推廣暨駭客培育協會(TDOH)理事,推展培育資安人才的各項活動,未來希望能舉辦小朋友駭客營,讓孩子在小學階段就能接觸和體會程式語言是有趣的。他也勉勵年輕人,能力好的可以負責找漏洞和抵禦攻擊,站在資安攻防戰最前線;即使程度不夠拔尖,也可肩負資安維運的工作,在各自的崗位上適才所用,都能為守護資安和國安,盡一份心力。
根據光速等於波長乘以頻率(c = f × λ)關係式,我們知道頻率越高的波段,波長越短,穿透能力強。所以 5G 電磁波訊號遇到障礙物時,會想强行穿越而非「繞」過,繞射能力弱,造成散失的能量大。因此 5G 雖然有著高速率、低延遲的優勢,弱點就是訊號覆蓋範圍小,故需要設置夠多的基地台方可實現,而電信服務商會提供用戶建設專網——既不同於覆蓋範圍大的公網,而是擁有特地目的、獨立運作的網絡系統。
此外,主動式防禦也包含三要素:歸因、阻斷、減災。歸因便是找出攻擊的背後原因,釐清駭客的犯案動機,才能對症下藥。再來,對惡意程式來源進行阻斷,往後才可以減少再次被入侵的風險。
附圖:王仁甫
和台灣知名藝人同名同姓的王總監,説話風趣幽默,整個採訪過程充滿笑聲。圖/台灣資安大會
邊緣運算架構
邊緣運算架構與傳統雲端架構不同的地方是,資料將改放在網際網路和本地網路之間的邊緣運算層作處理,等資料變少了,再將處理後的資料回傳雲端。
攻擊
台灣平均每分鐘就會遭遇逾 15 次的攻擊,源源不絕的攻擊讓台灣深具適合發展資安產業的龐大潛力。圖/pexels
資料來源:https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=0853796d-0b42-4a72-a0cb-ed70ddad9f77&fbclid=IwAR2H03H3PtQ6JhtQIy6KpMaz78iFa7NBgfizoTzEbAGba_58W6guaSHYBkg
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過5萬的網紅Chachaxx TV,也在其Youtube影片中提到,詳情請點擊這裏|Click here for more information: https://goo.gl/msrnP5 大家有什么问题可以PM我哦| Feel free to PM me if you have any question: [email protected] Ins...
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📜 [專欄新文章] 隱私、區塊鏈與洋蔥路由
✍️ Juin Chiu
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隱私為何重要?區塊鏈是匿名的嗎?洋蔥路由如何改進區塊鏈?
前言
自2008年區塊鏈以比特幣的面貌問世後,它便被視為 Web 3.0,並被期許能夠進一步為人類帶來金融與治理上的大躍進。區塊鏈或許會成為如同全球資訊網一般的基礎建設,如果我們已經開始注重個人於網路上的隱私,那麼我們更應該關心這項全新的技術是否能更好地保護它。
筆者將於本文中闡述隱私的重要性,接著進一步分析區塊鏈是否能夠保護用戶隱私,最後再簡介一個知名的匿名技術 — 洋蔥路由,並列舉幾個其用於改進區塊鏈(特別是以太坊)的相關提案。
特別感謝以太坊研究員 Chih-Cheng Liang 與民間高手敖烏協助校閱並給予回饋。
隱私的重要
網際網路(Internet)無疑是 20 世紀末最偉大的發明,它催生了全新的商業模式,也使得資訊能以位元的形式進行光速傳播,更使人類得以進行前所未有的大規模協作。而自從 1990 年全球資訊網(World Wide Web)的問世以來,網路已和現代文明生活密不可分。經過近 30 年的發展,人類在網路上製造了巨量的資料,這些資料會揭露使用者的隱私。透過一個人的資料,企業或者政府能夠比你自己更了解你。這促使用戶對隱私的愈發重視 — 正如同你不會允許第三者監聽你的電話,你也不希望有第三者監看你的瀏覽器搜尋歷史。
然而,如今的網路是徹底的中心化,中心化也意謂著過大的權力,有種種跡象顯示:網路正在成為政府當局監控人民的工具。例如:中國的淨網衛士[1]、美國的稜鏡計劃[2]等。那麼,政府應該監控人民嗎?其中一派的人認為平日不做虧心事,半夜不怕鬼敲門,這也就是常見的無所隱瞞論[3]:
我不在乎隱私權,因為我沒什麼好隱瞞的。
不過持有這類論點的人通常會被下面的說法反駁:
既然沒什麼好隱瞞的,那請把你的 Email 帳號密碼給我,讓我揭露其中我認為有趣的部分。
大多數正常人應該都不會接受這個提議。
隱私應當與言論自由一樣,是公民的基本權利。事實上,隱私是一個既廣且深的題目,它涉及了心理學、社會學、倫理學、人類學、資訊科學、密碼學等領域,這裡[4]有更多關於關於隱私的討論以及網路隱私工具的整理。
隱私與區塊鏈
有了網際網路後,接下來人類或許可以透過區塊鏈來建構出一個免除人性且完全仰賴自然法則(數學)運行的去中心化系統。在中心化世界中,我們需要免於政府監控的隱私;在去中心化世界中,我們仍然需要隱私以享有真正的平等。
正如同本文的前言所述:區塊鏈也許會成為如同全球資訊網一般的基礎建設,如果我們已經開始注重網路隱私,那麼我們更應該關心區塊鏈是否能更好地保護它。
隱私與匿名
Privacy vs Anonymity [5]
當我們論及隱私時,我們通常是指廣義的隱私:別人不知道你是誰,也不知道你在做什麼。事實上,隱私包含兩個概念:狹義的隱私(Privacy)與匿名(Anonymity)。狹義的隱私就是:別人知道你是誰,但不知道你在做什麼;匿名則是:別人知道你在做什麼,但不知道你是誰。
隱私與匿名對於隱私權來說都很重要,也可以透過不同的方法達成,接下來本文將聚焦於匿名的討論。另外,筆者在接下來的文章中所提及的隱私,指的皆是狹義的隱私。
網路的匿名
以當今的網路架構(TCP/IP 協定組)來說,匿名就是請求端(Requester)向響應端(Responder)請求資源時藏匿其本身的 IP 位址 — 響應端知道請求端在做什麼(索取的資源),但不知道是誰(IP 位置)在做。
IP 位置會揭露個人資訊。在台灣,只需透過 TWNIC 資料庫就可向台灣的網路服務供應商(Internet Service Provider, ISP),例如中華電信,取得某 IP 的註冊者身份及姓名/電話/地址之類的個資。
ISP 是網路基礎建設的部署者與營運者,理論上它能知道關於你在使用網路的所有資訊,只是這些資訊被法律保護起來,並透過公權力保證:政府只在必要時能夠取得這些資訊。萬一政府本身就是資訊的監控者呢?因此,我們需要有在 ISP 能窺知一切的情形下仍能維持匿名的方法。
區塊鏈能保護隱私、維持匿名嗎?
區塊鏈除了其本身運作的上層應用協定之外,還包含了下層網路協定。因此,這個問題可以分為應用層與網路層兩個部分來看 。
應用層
應用層負責實作狀態機複製(State Machine Replication),每個節點收到由共識背書的交易後,便可將交易內容作為轉換函數(Transition Function)於本機執行狀態轉換(State Transition)。
區塊鏈上的交易內容與狀態是應當被保護的隱私,一個保護隱私的直覺是:將所有的交易(Transaction)與狀態(State)加密。然而實際上,幾乎目前所有的主流區塊鏈,包含以太坊,其鏈上的交易及狀態皆為未加密的明文,用戶不僅可以查詢任一地址的交易歷史,還能知道任一地址呼叫某智能合約的次數與參數。也就是說,當今主流區塊鏈並未保護隱私。
雖然區塊鏈上的交易使用假名(Pseudonym),即地址(Address),但由於所有交易及狀態皆為明文,因此任何人都可以對所有假名進行分析並建構出用戶輪廓(User Profile)。更有研究[6]指出有些方法可以解析出假名與 IP 的映射關係(詳見下個段落),一旦 IP 與假名產生關聯,則用戶的每個行為都如同攤在陽光下一般赤裸。
區塊鏈的隱私問題很早便引起研究員的重視,因此目前已有諸多提供隱私保護的區塊鏈被提出,例如運用零知識證明(Zero-knowledge Proof)的 Zcash、運用環簽章(Ring Signature)的 Monero、 運用同態加密(Homomorphic Encryption)的 MimbleWimble 等等。區塊鏈隱私是一個大量涉及密碼學的艱澀主題,本文礙於篇幅不再深入探討,想深入鑽研的讀者不妨造訪台北以太坊社群專欄,其中有若干優質文章討論此一主題。
網路層
節點於應用層產生的共識訊息或交易訊息需透過網路層廣播(Broadcast)到其他節點。由於當今的主流區塊鏈節點皆未採取使網路維持匿名的技術,例如代理(Proxy)、虛擬私人網路(Virtual Private Network, VPN)或下文即將介紹的洋蔥路由(Onion Routing),因此區塊鏈無法使用戶維持匿名 — 因為對收到訊息的節點來說,它既知道廣播節點在做什麼(收到的訊息),也知道廣播節點是誰(訊息的 IP 位置)。
一個常見的問題是:使用假名難道不是匿名嗎?若能找到該假名與特定 IP 的映射關係的話就不是。一般來說,要找到與某假名對應的 IP 相當困難,幾可說是大海撈針,但是至少在下列兩種情況下可以找到對應關係:1. 該假名的用戶自願揭露真實 IP,例如在社群網站公開以太坊地址;2. 區塊鏈網路遭受去匿名化攻擊(Deanonymization Attack)[6]。
洩漏假名與 IP 的關聯會有什麼問題? 除了該 IP 的真實身份可能被揭露外,該區塊鏈節點亦可能遭受流量分析(Traffic Analysis)、服務阻斷(Denial of Service)或者審查(Censorship),可以說是有百害而無一利。
區塊鏈如何維持匿名?
其實上文已給出了能讓區塊鏈維持匿名的線索:現有匿名技術的應用。我們先來進一步理解區塊鏈網路層與深入探討網際網路協定的運作原理。
區塊鏈網路層的運作原理
P2P Overlay Network [7]
區塊鏈是一個對等網路(Peer-to-peer, P2P),而對等網路是一種覆蓋網路(Overlay Network),需建構於實體網路(Physical Network)之上。
覆蓋網路有兩種常見的通訊模式:一種是基於中繼的(Relay-based)通訊,在此通訊模式下的訊息皆有明確的接收端,因而節點會將不屬於自己的訊息中繼(Relay)給下一個可能是接收端的節點,分散式雜湊表(Distributed Hash Table, DHT)就是一種基於中繼的對等網路;另一種是基於廣播的(Broadcast-based)通訊,在此通訊模式下的訊息會被廣播給所有節點,節點會接收所有訊息,並且再度廣播至其他節點,直到網路中所有節點都收到該訊息,區塊鏈網路層就是一種基於廣播的對等網路。
覆蓋網路旨在將實體網路的通訊模式抽象化並於其上組成另一個拓墣(Topology)與路由機制(Routing Mechanism)。然而實際上,實體網路的通訊仍需遵循 TCP/IP 協定組的規範。那麼,實體網路又是如何運作的呢?
網際網路的運作原理
OSI Model vs TCP/IP Model
實體網路即是網際網路,它的發明可以追朔至 Robert Kahn 和 Vinton Cerf 於1974 年共同發表的原型[12],該原型經過數年的迭代後演變成我們當今使用的 TCP/IP 協定組[8]。全球資訊網(WWW)的發明更進一步驅使各國的 ISP 建立基於 TCP/IP 協定組的網路基礎建設。網際網路在多個國家經過近 30 年的部署後逐漸發展成今日的規模,成為邏輯上全球最巨大的單一網路。
1984 年,國際標準化組織(ISO)也發表了 OSI 概念模型[9],雖然較 TCP/IP 協定組晚了 10 年,但是 OSI 模型為日後可能出現的新協定提供了良好的理論框架,並且與 TCP/IP 協定組四層協定之間有映射關係,能夠很好地描述既存的 TCP/IP 協定組。
TCP/IP 協定組的各層各有不同的協定,且各層之間的運作細節是抽象的,究竟這樣一個龐大複雜的系統是如何運作的呢?
Packet Traveling [10][11]
事實上,封包的傳送正如同寄送包裹。例如筆者從台北寄一箱書到舊金山,假設每個包裹只能放若干本書,這箱書將分成多個包裹寄送,每個包裹需註明寄件地址、收件地址、收件者。寄送流程從郵局開始,一路經過台北物流中心 → 北台灣物流中心 → 基隆港 → 洛杉磯港 → 北加州物流中心 → 舊金山物流中心 → 收件者住處,最後由收件者收取。
這如同從 IP 位於台北的設備連上 IP 位於舊金山的網站,資料將被切分成多個固定大小的封包(Packet)之後個別帶上請求端 IP、響應端 IP 及其他必要資訊,接著便從最近的路由器(Router)出發,一路送至位於舊金山的伺服器(Server)。
每個包裹上的收件地址也如同 IP 位置,是全球唯一的位置識別。包裹的收件地址中除了包含收件者的所在城市、街道,還包含了門號,每個門號後都住著不同的收件者。門號正如同封包中後綴於 IP 的連接埠(Port),而住在不同門號的收件者也如同使用不同連接埠的應用程式(Application),分別在等待屬於他們的包裹。實際上,特定的連接埠會被分配給特定的應用程式,例如 Email 使用連接埠 25、HTTPS 使用連接埠 443 等等。
雖然包裹的最終目的地是收件地址,但包裹在運送途中也會有數個短程目的地 — 也就是各地的物流中心。包裹在各個物流中心之間移動,例如從北部物流中心到基隆港,再從基隆港到洛杉磯港,雖然其短程目的地會不斷改變,但其最終目的地會保持不變。
封包的最終目的地稱為端點(End),短程目的地稱為轉跳(Hop) — 也就是路由器(Router)。路由器能將封包從一個網段送至另一個網段,直到封包抵達其端點 IP 所在的網段為止。封包使用兩種定址方法:以 IP 表示端點的位置,而以 MAC 表示路由器的位置。這種從轉跳至轉跳(From Hop to Hop)的通訊是屬於 TCP/IP 協定組第一層:網路存取層(Network Access Layer)的協定。
那麼要如何決定包裹的下一個短程目的地呢?理論上,每個物流中心皆需選擇與最終目的地物理距離最短的物流中心作為下一個短期目的地。例如對寄到舊金山的包裹來說,位於基隆港的包裹下一站應該是洛杉磯港,而不是上海港。
封包則使用路由器中的路由表(Routing Table)來決定下一個轉跳位置,有數種不同的路由協定,例如 RIP / IGRP 等,可以進行路由表的更新。從端點到端點(From End to End)的通訊正是屬於 TCP/IP 協定組第二層:網際層(Internet Layer)的協定。
若一箱書需要分多次寄送,則可以採取不同的寄送策略。至於選擇何種寄送策略,則端看包裹內容物的屬性:
求穩定的策略:每個包裹都會有個序號,寄包裹前要先寫一封信通知收件者,收件者於收到信後需回信確認,寄件者收到確認信後“再”寫一次信告訴收件者「我收到了你的確認」,然後才能寄出包裹。收件者收到包裹後也需回確認信給寄件者,如果寄件者沒收到某序號包裹的回信,則會重寄該包裹。
求效率的策略:連續寄出所有的包裹,收件者不需回信確認。
橫跨多個封包的通訊是屬於 TCP/IP 協定組第三層:傳輸層(Transport Layer)的協定。這兩種策略也對應著傳輸層的兩個主要協定:TCP 與 UDP。TCP 注重穩定,它要求端點於傳送封包前必須先進行三向交握(Three-way Handshake),也就是確認彼此的確認,以建立穩固的連線,且端點在接收封包後也會回傳確認訊息,以確保沒有任何一個封包被遺失;反之,UDP 注重效率,它不要求端點在通訊前進行繁瑣的確認,而是直接傳送封包。
包裹本身亦可以裝載任何內容:這箱書可以是一套金庸全集,也可以是一年份的交換日記;同理,封包內的資料也可以是來自任何上層協定的內容,例如 HTTPS / SMTP / SSH / FTP 等等。這些上層協定都被歸類為 TCP/IP 協定組第四層:應用層(Application Layer)的協定。
維持匿名的技術
區塊鏈仰賴於實體網路傳送訊息,欲使區塊鏈網路層維持匿名,則需使實體網路維持匿名。那麼實體網路如何匿名呢? 若以寄包裹的例子來看,維持匿名,也就是不要讓收件者知道寄件地址。
一個直覺的思路是:先將包裹寄給某個中介(Intermediary),再由中介寄給收件者。如此收件者看到的寄件地址將會是中介的地址,而非原寄件者的地址 — 這也就是代理(Proxy)以及 VPN 等匿名技術所採取的作法。
不過這個作法的風險在於:寄件者必須選擇一個守口如瓶、值得信賴的中介。由於中介同時知道寄件地址與收件地址,倘若中介將寄件地址告知收件人,則寄件者的匿名性蕩然無存。
有沒有辦法可以避免使單一中介毀壞匿名性呢?一個中介不夠,那用兩個、三個、甚至多個呢?這便是洋蔥路由的基本思路。由於沒有任何一個中介同時知道寄件地址與收件地址,因此想破壞寄件者匿名性將變得更困難。
洋蔥路由與 Tor
洋蔥路由(Onion Routing)最初是為了保護美國政府情報通訊而開發的協定,後來卻因為其能幫助平民抵抗政府監控而變得世界聞名。
1997 年,Michael G. Reed、Paul F. Syverson 和 David M. Goldschlag 於美國海軍研究實驗室首先發明了洋蔥路由[13],而 Roger Dingledine 和 Nick Mathewson 於美國國防高等研究計劃署(DARPA)緊接著開始著手開發 Tor,第一版 Tor 於 2003 年釋出[14]。2004 年,美國海軍研究實驗室以自由軟體授權條款開放了 Tor 原始碼。此後,Tor 開始接受電子前哨基金會(Electronic Frontier Foundation)的資助;2006年,非營利組織「Tor 專案小組」(The Tor Project)成立,負責維護 Tor 直至今日。
Tor [15]是洋蔥路由的實作,它除了改進原始設計中的缺陷,例如線路(Circuit)的建立機制,也加入若干原始設計中沒有的部分,例如目錄伺服器(Directory Server)與洋蔥服務(Onion Service),使系統更強健且具有更高的匿名性。
Tor 自 2004 年上線至今已有超過 7000 個由志願者部署的節點,已然是一個強大的匿名工具。然而這也使其成為雙面刃:一方面它可以幫助吹哨者揭露不法、對抗監控;另一方面它也助長了販毒、走私等犯罪活動。但不論如何,其技術本身的精巧,才是本文所關注的重點。
Tor 的運作原理
Tor Overview [16]
Tor 是基於中繼的(Relay-based)覆蓋網路。Tor 的基本思路是:利用多個節點轉送封包,並且透過密碼學保證每個節點僅有局部資訊,沒有全局資訊,例如:每個節點皆無法同時得知請求端與響應端的 IP,也無法解析線路的完整組成。
Tor 節點也稱為洋蔥路由器(Onion Router),封包皆需透過由節點組成的線路(Circuit)傳送。要注意的是,Tor 線路僅是覆蓋網路中的路徑,並非實體網路的線路。每條線路皆由 3 個節點組成,請求端首先會與 3 個節點建立線路並分別與每個節點交換線路密鑰(Circuit Key)。
請求端會使用其擁有的 3 組線路密鑰對每個送出的封包進行 3 層加密,且最內層密文需用出口節點的密鑰、最外層密文需用入口節點的密鑰,如此才能確保線路上的節點都只能解開封包中屬於該節點的密文。被加密後的封包被稱為洋蔥,因其如洋蔥般可以被一層一層剝開,這就是洋蔥路由這個名稱的由來。
封包經過線路抵達出口節點後,便會由出口節點送往真正的響應端。同樣的線路也會被用於由響應端回傳的封包,只是這一次節點會將每個送來的封包加密後再回傳給上一個節點,如此請求端收到的封包就會仍是一顆多層加密的洋蔥。
那麼,請求端該選擇哪些節點來組成線路呢?Tor 引入了目錄伺服器(Directory Server)此一設計。目錄伺服器會列出 Tor 網路中所有可用的節點[17],請求端可以透過目錄伺服器選擇可用的洋蔥路由器以建立線路。目前 Tor 網路中有 9 個分別由不同組織維護的目錄,中心化的程度相當高,這也成為 Tor 安全上的隱憂。
Tor 線路的建立機制
Tor Circuit Construction [18]
Tor 是如何建立線路的呢?如上圖所示,Tor 運用伸縮(Telescoping)的策略來建立線路,從第一個節點開始,逐次推進到第三個節點。首先,請求端與第一個節點進行交握(Handshake)並使用橢圓曲線迪菲 — 赫爾曼密鑰交換(Elliptic Curve Diffie–Hellman key Exchange, ECDH)協定來進行線路密鑰的交換。
為了維持匿名,請求端接著再透過第一個節點向第二個節點交握。與第二個節點交換密鑰後,請求端再透過第一、二個節點向第三個節點交握與交換密鑰,如此慢慢地延伸線路直至其完全建立。線路建立後,請求端便能透過線路與響應端進行 TCP 連線,若順利連接,便可以開始透過線路傳送封包。
洋蔥服務
Clearnet, Deepweb and Darknet [21]
洋蔥服務(Onion Service)/ 隱藏服務(Hidden Service)是暗網(Darknet)的一部分,是一種必須使用特殊軟體,例如 Tor,才能造訪的服務;與暗網相對的是明網(Clearnet),表示可以被搜尋引擎索引的各種服務;深網(Deep Web)則是指未被索引的服務,這些服務不需要特殊軟體也能造訪,與暗網不同。
當透過 Tor 使用洋蔥服務時,請求端與響應端都將不會知道彼此的 IP,只有被響應端選定的節點:介紹點(Introduction Point)會引領請求端至另一個節點:會面點(Rendezvous Point),兩端再分別與會面點建立線路以進行通訊。也就是說,請求端的封包必須經過 6 個節點的轉送才能送往響應端,而所有的資料也會採取端對端加密(End-to-end Encryption),安全強度非常高。
洋蔥服務及暗網是一個令人興奮的主題,礙於篇幅,筆者將另撰文闡述。
混合網路、大蒜路由與洋蔥路由
這裡再接著介紹兩個與洋蔥路由系出同源的匿名技術:混合網路與大蒜路由。
Mix Network Overview [22]
混合網路(Mix Network)早在 1981 年就由 David Chaum 發明出來了[23],可以說是匿名技術的始祖。
洋蔥路由的安全性奠基於「攻擊者無法獲得全局資訊」的假設[24],然而一旦有攻擊者具有監控多個 ISP 流量的能力,則攻擊者仍然可以獲知線路的組成,並對其進行流量分析;混合網路則不僅會混合線路節點,還會混合來自不同節點的訊息,就算攻擊者可以監控全球 ISP 的流量,混合網路也能保證維持匿名性。
然而高安全性的代價就是高延遲(Latency),這導致混合網路無法被大規模應用,或許洋蔥路由的設計是一種為了實現低延遲的妥協。
Garlic Routing Overview [25]
混合網路啟發了洋蔥路由,洋蔥路由也啟發了大蒜路由。2003年上線的 I2P(Invisible Internet Project)便是基於大蒜路由(Garlic Routing)的開源軟體,可以視為是去中心化版的 Tor。幾乎所有大蒜路由中的組件,在洋蔥路由中都有對應的概念:例如大蒜路由的隧道(Tunnel)即是洋蔥路由的線路;I2P 的網路資料庫(NetDB)即是 Tor 的目錄;I2P中的匿名服務(Eepsite)即是 Tor 的洋蔥服務。
不過,大蒜路由也有其創新之處:它允許多個封包共用隧道以節省建立隧道的成本,且其使用的網路資料庫實際上是一個分散式雜湊表(DHT),這使 I2P 的運作徹底去中心化。若想進一步理解 DHT 的運作原理,可以參考筆者之前所撰寫的文章:
連Ethereum都在用!用一個例子徹底理解DHT
I2P 最大的詬病就是連線速度太慢,一個缺乏激勵的去中心化網路恐怕很難吸引足夠的節點願意持續貢獻頻寬與電費。
區塊鏈與洋蔥路由
那麼,基於實體網路的區塊鏈能不能使用洋蔥路由或大蒜路由/混合網路/其他技術,以維持節點的匿名?答案是肯定的。事實上,目前已經出現數個專案與提案:
全新的專案
Dusk:實作大蒜路由的區塊鏈[32],不過官方已宣布因其影響網路效能而暫停開發此功能。
cMix:透過預先計算(Precomputation)以實現低延遲的混合網路[33],是混合網路發明者 David Chaum 近期的研究,值得期待。
Loki:結合 Monero 與 Tor/I2P 的區塊鏈 [34],並使用代幣激勵節點貢獻頻寬與電力,由其白皮書可以看出發明者對於匿名技術的熱愛與信仰。
於主流區塊鏈的提案
比特幣:全世界第一條區塊鏈,將於其網路使用一個不同於洋蔥路由的匿名技術:Dandelion++[30][31],該匿名技術因其訊息傳播路徑的形狀類似浦公英而得其名。
閃電網路(Lightning Network):知名的比特幣第二層方案,將於其網路內實作洋蔥路由[27]。
Monero:使用環簽章保護用戶隱私的區塊鏈,將於其網路內實作大蒜路由,已開發出 Kovri[28] 並成為 I2P 官方認可的客戶端之一[29]。
於以太坊的提案
2018 年 12 月,Mustafa Al-Bassam 於以太坊官方研究論壇提議利用洋蔥路由改進輕節點之資料可得性(Light Client Data Availability)[36]。若讀者想了解更多關於以太坊輕節點的研究,可以參考台北以太坊社群專欄的這篇文章。資料可得性是輕節點實現的關鍵,而這之中更關鍵的是:如何向第三方證明全節點的資料可得性?由於這個提案巧妙地運用了洋蔥路由的特性,因此在今年 7 月在另一則討論中,Vitalik 亦強烈建議應儘速使洋蔥路由成為以太坊的標準[35]。
在這個提案中,輕節點需建立洋蔥路由線路,然而線路節點並非由目錄中挑選,而是由前一個節點的可驗證隨機函數(Verifiable Random Function, VRF)決定。例如線路中的第二個節點需由第一個節點的 VRF 決定。線路建立後,出口節點便可以接著向全節點請求特定的可驗證資料。由於輕節點在過程中維持匿名,因此可以防止全節點對輕節點的審查(Censoring)。取得可驗證資料後,其便與 VRF 證明沿著原線路傳回輕節點,輕節點再將可驗證資料與 VRF 證明提交至合約由第三方驗證。若第三方驗證正確,則資料可得性得證。
結語
隱私與匿名是自由的最後一道防線,我們應該盡可能地捍衛它,不論是透過本文介紹的匿名技術或者其他方式。然而,一個能保護隱私與維持匿名的區塊鏈是否能實現真正的去中心化?這是一個值得深思的問題。
本文也是筆者研究區塊鏈至今跨度最廣的一篇文章,希望讀者能如我一樣享受這段令人驚奇又興奮的探索旅程。
參考資料
[1] Jingwang Weishi, Wikipedia
[2] PRISM, Wikipedia
[3] privacytools.io
[4] Nothing-to-hide Argument, Wikipedia
[5] Anonymity vs Privacy vs Security
[6] Deanonymisation of Clients in Bitcoin P2P Network, Alex Biryukov, Dmitry Khovratovich, Ivan Pustogarov, 2014
[7] Example: P2P system topology
[8] Internet protocol suite, Wikipedia
[9] OSI model, Wikipedia
[10] Packet Traveling: OSI Model
[11] Packet Traveling — How Packets Move Through a Network
[12] A Protocol for Packet Network Intercommunication, VINTON G. CERF, ROBERT E. KAHN, 1974
[13] Anonymous Connections and Onion Routing, Michael G. Reed, Paul F. Syverson, and David M. Goldschlag, 1998
[14] Tor: The Second-Generation Onion Router, Roger Dingledine, Nick Mathewson, Paul Syverson, 2004
[15] Tor, Wikipedia
[16] What actually is the Darknet?
[17] Tor Network Status
[18] Inside Job: Applying Traffic Analysis to Measure Tor from Within, Rob Jansen, Marc Juarez, Rafa Galvez, Tariq Elahi, Claudia Diaz, 2018
[19] How Does Tor Really Work? The Definitive Visual Guide (2019)
[20] Tor Circuit Construction via Telescoping
[21] The DarkNet and its role in online piracy
[22] Mix network, Wikipedia
[23] Untraceable Electronic Mail, Return Addresses, and Digital Pseudonyms, David Chaum, 1981
[24] The differences between onion routing and mix networks
[25] Monitoring the I2P network, Juan Pablo Timpanaro, Isabelle Chrisment, Olivier Festor, 2011
[26] I2P Data Communication System, Bassam Zantout, Ramzi A. Haraty, 2002
[27] BOLT #4: Onion Routing Protocol
[28] Kovri
[29] Alternative I2P clients
[30] Bitcoin BIP-0156
[31] Dandelion++: Lightweight Cryptocurrency Networking with Formal Anonymity Guarantees, Giulia Fanti, Shaileshh Bojja Venkatakrishnan, Surya Bakshi, Bradley Denby, Shruti Bhargava, Andrew Miller, Pramod Viswanath, 2018
[32] The Dusk Network Whitepaper, Toghrul Maharramov, Dmitry Khovratovich, Emanuele Francioni, Fulvio Venturelli, 2019
[33] cMix: Mixing with Minimal Real-Time Asymmetric Cryptographic Operations, David Chaum, Debajyoti Das, Farid Javani, Aniket Kate, Anna Krasnova, Joeri De Ruiter, Alan T. Sherman, 2017
[34] Loki: Private transactions, decentralised communication, Kee Jefferys, Simon Harman, Johnathan Ross, Paul McLean, 2018
[35] Open Research Questions For Phases 0 to 2
[36] Towards on-chain non-interactive data availability proofs
隱私、區塊鏈與洋蔥路由 was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
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Amazon - Dean Samuels 5G時代不會讓電信商沒有角色,而是更需要電信商的協作
早上我的手錶會記錄我的睡眠狀況傳輸到雲端,我起床後Alexa會告訴我今天的天氣如何,週末可能會有颱風,也告訴我一些AWS昨日在北京的更新。我的其他裝置也可以讓我準備好如果活動要delay我該怎麼辦重新安排行程。這些都需要AI, 網路連結等才能完成。
我是Dean Samuels,我主要的base 之前在新加坡,近日開始移轉到香港台北。
客人不會講我要AI/IOT… 客人需要解決的是他們的問題。例如政府要提供智慧城市,他們需要很多的連結、把各種服務連上網。
2019年的重要趨勢是『邊緣計算賦能化Empowered Edge』,這不是新東西,但5G跟IOT這些技術讓機器可以互相監控,你可以想像幾十億的物品資料聯網,數量級已經完全超過人類可以理解。所以需要機器學習。『數位孿生Digital Twins』就像遠傳剛提到的,可以幫助製造還有檢修查測更容易。『AI-Driven Development』『擴充實境』是連結虛擬世界與實際世界的技術,虛擬的擴充實境能改變例如醫生與病人互動的方式,可以讓智慧城市可能。 5G可以讓以上這些科技整合。讓我們講更多邊緣計算賦能化。
邊緣計算並不新,對AWS來說我們相信未來科技服務都會在雲端,但是很多應用與企業資料(例如資料採礦公司)還是沒有把東西放在雲端,我們想做的是把很多放在雲端的東西放到邊緣端。有個誤解,是雲端跟邊緣是互不相容的,但其實他們是互補的。雲端計算是中心化的,把電腦應用變成應需提供。讓我們回到邊緣計算與手機與電信,在電信的協助下,邊緣計算應用是非常廣的。邊緣計算靠5G, 機器學習(或AI)與IOT成為可能。
為何邊緣計算很重要?首先數位轉型意味著數百億計的設備聯網,他們都將產生資料,需要做決定,還有要給予方向。根據高通的預測,聯網物品數量將以每年32%成長,到2021年將有250億的物品聯網。根據預測,在2025年前有75%的資料將產生在資料倉儲與雲端之外(目前只有20%不到的資料不產生在此處)
但是邊緣計算仍不會脫離一些基本法則,像是物理性法則、經濟性法則、以及各地的法規(像是隱私權規範),例如高頻交易,你可能會快速的賠錢。可以想像在自動駕駛時候,你也需要能在當場作決定。經濟性法則需要高可靠度的網路,但費用要可以負擔,需要高穩定性的網路。跟隱私權有關則是資料到底存儲在哪裡,在有些國家,隱私相關的資料甚至不能儲存。所以在邊緣的應用十分重要。
雲端與邊緣是互補的,當我們看Netflix的影片時候,我們不是永遠從伺服器下載,用到CDM減少延遲。我們提供AWS Greenpass, AWS Outposts, AWS Cloud 讓雲短跟邊緣互相補充。
當我們提到5G時候,不只在意速度,當然他是10倍20倍。。。下載影片快非常多。但是這不是5G的真實力量,最大的力量在低延遲。戲劇性地減少資料到你的設備的時間,從4G的20ms 到5G的4ms,延遲明顯改變。另外一個是海量的連結,你們一定都有經驗,在集會場合,聯網能力會下降,但是使用5G的時候,每平方公尺可以連接的設備是數十倍。還有可以建立你的企業聯網,例如設定你們公司的wifi ,就像傳統的無線網路。
你可以創造或訓練應用,在雲端訓練,一但機器學習的模型做好了,你可以用它在雲端做預測,而IOT則是讓你連結設備。讓我們看看Verizon的影片,我們跟他們合作,他們有時候會問在未來雲端與5G之後,電信業者還有機會嗎?但5G時代我們會比過去更需要電信的基礎建設,更多的投資、更多的連結。相同的,電信業者也需要AWS這樣的業者提供雲端與邊緣的計算,在Verizon他們跟我們合作提供聯網的設備。
5G的關鍵支柱,你首先會看到速度變快、除了手機外你的電腦不再需要wifi。而到了第二階段,有些以前因為延遲問題無法進行的,像是遠端醫療,也都可以進行了。另外是數以億計的聯網設備,在未來幾年內,5G會讓這些成為可能。
以觸覺互聯網(tactile internet)與擴充實境來說,目前的延遲速度太慢,醫生用機械手臂感受到病人的肌膚後無法及時回應,需要改善延遲速度,並且要足夠的頻寬。
AI這麼好,為什麼企業不用?太貴了,所以AWS的Machine Learning 與Deep learning讓模型訓練的時間從幾天縮短到幾小時,更容易應用、更便宜。我們的願景是把這個能力交付給每個應用者,另外一個是我們的架構讓企業在應用上更容易。我們將AI的架構做成三段,不需要太複雜的能力。我們提供的設備是Application based 的服務,使用者的學習時間最短,不需要煩惱系統架構,直接開始做模型。
IOT分析師的流程是收集資料,整理資料,分析資料。機器尋找其他的機器,偵測複雜的資訊、檢驗決策、執行任務。今日機器有大多數時間是機器互看,攝影設備看其他機器,然後通過運算做決策後決定這些機器要繼續做什麼。
我們看到5G在澳洲、美國等地推出,但五年內都還不為成為主流。目前我們的AI & IOT的應用是在4G上面,例如在農業上的使用等等。而我們期待未來的應用中,最期待的是延遲地減低,所以需要大量的邊緣計算,例如你的自動駕駛汽車,在資料收集後要交付到邊緣。而高頻交易也需要像AWS這樣的和在火半,確保速度。而在採礦的部分,需要LTE 或者5G的企業專網。
我們有個客戶PENTAIR,他們用機器學習了解養殖的魚是否需要餵食,用這個方法可以改善他們的魚肉蛋白質。
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