АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

Технологии жёсткой приватности

Технологии жёсткой приватности (англ. hard privacy technologies) — это методы защиты данных, относящиеся к категории технологий повышения приватности. В отличие от «мягких» технологий приватности (англ. soft privacy technologies), технологии жёсткой приватности позволяют пользователям защищать свои персональные данные при помощи различных сервисов и приложений без необходимости доверия третьим сторонам[1]. Основной задачей данных технологий является сокращение объёма собираемых и обрабатываемых данных (data minimization), снижение необходимости доверия посредникам и предоставление пользователям возможностей и инструментов для сокрытия информации или обеспечения анонимной коммуникации.

Примеры технологий жёсткой приватности включают такие решения, как луковая маршрутизация (onion routing), виртуальные частные сети (VPN), а также система тайного голосования, используемая на демократических выборах[2]. Использование подобных решений способствует защите личной информации пользователей и обеспечивает анонимность при передаче данных[3].

Системы анонимных коммуникаций

Сети миксеров

Сеть миксеров использует как криптографию, так и перестановки для обеспечения анонимности при обмене данными[4]. Такое комбинирование затрудняет отслеживание сквозной коммуникации для злоумышленников и разрывает связь между отправителем и получателем информации[5].

Сеть обедающих криптографов (DC-net)

Сеть обедающих криптографов (англ. dining cryptographers net, DC-net) — это протокол, который позволяет участникам анонимно обмениваться данными[6]. Протокол работает в раундах: на каждом шаге участник может передать один бит информации незаметно для других[7].

Интегрированная цифровая сеть обслуживания (ISDN)

ISDN (Интегрированная цифровая сеть обслуживания) — это цифровая телекоммуникационная сеть, состоящая из каналов по 64 кбит/с. ISDN преимущественно используется для коммутации сетей и обеспечивает эффективную передачу данных[8].

Атаки на анонимные коммуникации

Для борьбы с анонимностью используются методы анализа трафика, позволяющие определить, кто с кем взаимодействует, собрать профили пользователей и так далее. Анализ трафика применяется как к стандартным, так и к защищённым системам анонимности.

Примеры технологий жёсткой приватности

Луковая маршрутизация

Луковая маршрутизация — это основанная на интернет-технологиях методика шифрования, предназначенная для предотвращения перехвата информации, атак анализа трафика и подобных угроз. Сообщения в луковой сети инкапсулируются в несколько слоёв шифрования. На каждом этапе адресат следующего слоя зашифрован; очередной маршрутизатор снимает верхний слой шифрования своим приватным ключом и передаёт сообщение дальше — цепочка слоёв напоминает структуру луковицы[9].

Tor — бесплатный сервис анонимизации, основанный на концепции луковой маршрутизации.

VPN

Виртуальная частная сеть (VPN) позволяет пользователям обмениваться данными по защищённым каналам поверх публичных сетей.

Будущее технологий жёсткой приватности

Будущее разработок в области жёсткой приватности включает технологии ограниченного раскрытия данных и защиту информации в соответствии с законодательством США о раскрытии данных[10].

Технологии ограниченного раскрытия данных (англ. limited disclosure technology) — это механизм, позволяющий максимально защитить приватность пользователей за счёт предоставления лишь минимально необходимой информации для осуществления транзакций или взаимодействий с сервис-провайдерами. Такие технологии минимизируют обмен информацией между потребителями, третьими лицами и организациями[11].

Защита данных в соответствии с законодательством США о раскрытии информации. Несмотря на отсутствие в США единого федерального закона о защите приватности, действует ряд отраслевых и специализированных нормативных актов[12]. Например, Закон о защите приватности детей в Интернете (COPPA, 15 U.S. Code § 6501) запрещает сбор данных о детях младше 13 лет через Интернет и цифровые устройства[13]. Video Privacy Protection Act (18 U.S. Code § 2710 и след.) ограничивает раскрытие сведений о прокате или продаже видеозаписей, включая онлайн‑стриминговые сервисы[14]. Наконец, Закон о политике кабельных коммуникаций 1984 года (47 US Code § 551) регламентирует приватность информации о подписчиках[15].

Методология LINDDUN

LINDDUN — аббревиатура по первым буквам семи категорий угроз приватности: Linkability (связываемость), Identifiability (опознаваемость), Non-repudiation (неотрекаемость), Detectability (выявляемость), Disclosure of information (утечка информации), Unawareness (неосведомлённость) и Non-compliance (несоблюдение требований). LINDDUN применяется в качестве методологии моделирования угроз приватности, позволяющей специалистам системно выявлять и снижать риски в архитектуре программного обеспечения[16]. Ключевое преимущество — сочетание методических рекомендаций и теоретических основ приватности[17].

Примечания

  1. ↑ Privacy Online : [англ.]. — 2001. — ISBN 978-3-642-21520-9. — doi:10.1007/978-3-642-21521-6.
  2. ↑ Bernhard, Matthew. Public Evidence from Secret Ballots // Electronic Voting : [англ.] / Matthew Bernhard, Josh Benaloh, J. Alex Halderman … [et al.]. — 2017. — Vol. 10615. — P. 84–109. — ISBN 978-3-319-68686-8. — doi:10.1007/978-3-319-68687-5_6.
  3. ↑ Deng, Mina; Wuyts, Kim; Scandariato, Riccardo; Preneel, Bart; Joosen, Wouter (2011). “A privacy threat analysis framework: Supporting the elicitation and fulfillment of privacy requirements” (PDF). Requirements Engineering [англ.]. 16: 3—32. DOI:10.1007/s00766-010-0115-7. Дата обращения 2024-06-20.
  4. ↑ Sampigethaya, K.; Poovendran, R. (декабрь 2006). “A Survey on Mix Networks and Their Secure Applications” (PDF). Proceedings of the IEEE [англ.]. 94 (12): 2142—2181. DOI:10.1109/JPROC.2006.889687. S2CID 207019876. Дата обращения 2024-06-20. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  5. ↑ Ardagna, Claudio A. Privacy Preservation over Untrusted Mobile Networks // Privacy In Location-Based Applications: Research Issues and Emerging Trends : [англ.] / Claudio A. Ardagna, Sushil Jajodia, Pierangela Samarati … [et al.]. — Springer, 2009. — Vol. 5599. — P. 88. — ISBN 978-3-642-03511-1. — doi:10.1007/978-3-642-03511-1_4.
  6. ↑ Ievgen Verzun. “Secure Dynamic Communication Network And Protocol”. Listat Ltd [англ.]. Дата обращения 2024-06-20.
  7. ↑ Chaum DL (1988). “The dining cryptographers problem: unconditional sender and recipient untraceability”. J Cryptol [англ.]. 1 (1): 65—75. DOI:10.1007/BF00206326. S2CID 2664614. Дата обращения 2024-06-20.
  8. ↑ ISDN The Integrated Services Digital Network: Concepts, Methods, Systems : [англ.]. — Springer Berlin Heidelberg, 1988. — ISBN 978-3-662-08036-8.
  9. ↑ Onion Routing (англ.). PCMag. Дата обращения: 20 июня 2024.
  10. ↑ “Do People Know About Privacy and Data Protection Strategies? Towards the "Online Privacy Literacy Scale"”. OPLIS. Law, Governance and Technology Series [англ.]. 20. 2015. DOI:10.1007/978-94-017-9385-8. HDL:2318/1547502. ISBN 978-94-017-9384-1. Дата обращения 2024-06-20. |access-date= требует |url= (справка)
  11. ↑ Corrales, Marcelo; Jurcys, Paulius; Kousiouris, George (2018). “Smart Contracts and Smart Disclosure: Coding a GDPR Compliance Framework”. SSRN Electronic Journal [англ.]. DOI:10.2139/ssrn.3121658. Дата обращения 2024-06-20.
  12. ↑ Hahn, Robert W.; Layne-Farrar, Anne The Benefits and Costs Of Online Privacy Legislation (англ.). SSRN. SSRN (2001). doi:10.2139/ssrn.292649. Дата обращения: 20 июня 2024.
  13. ↑ Hung, Cho Kiu & Fantinato, Marcelo & Roa, Jorge. Children Privacy Protection : [англ.]. — 2018. — P. 1–3. — ISBN 978-3-319-08234-9. — doi:10.1007/978-3-319-08234-9_198-1.
  14. ↑ A Survey on Cloud-Based Video Streaming Services (англ.) (2020). Дата обращения: 20 июня 2024.
  15. ↑ Wu, Yanfang; Lau, Tuenyu; Atkin, David J.; Lin, Carolyn A. (2011). “A comparative study of online privacy regulations in the U.S. and China”. Telecommunications Policy [англ.]. 35 (7): 603—616. DOI:10.1016/j.telpol.2011.05.002. Дата обращения 2024-06-20.
  16. ↑ Sion, Laurens. Interaction-Based Privacy Threat Elicitation // 2018 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW) : [англ.] / Laurens Sion, Kim Wuyts, Koen Yskout … [et al.]. — 2018. — P. 79–86. — ISBN 978-1-5386-5445-3. — doi:10.1109/EuroSPW.2018.00017.
  17. ↑ Robles-González, Antonio; Parra-Arnau, Javier; Forné, Jordi (2020). “A LINDDUN-Based framework for privacy threat analysis on identification and authentication processes”. Computers & Security [англ.]. 94. DOI:10.1016/j.cose.2020.101755. HDL:2117/190711. S2CID 214007341. Дата обращения 2024-06-20. |access-date= требует |url= (справка)

Категории