NextBestOnce: Achieving Polylog Routing despite Non-greedy Embeddings

Social Overlays suffer from high message delivery delays due to insufficient routing strategies. Limiting connections to device pairs that are owned by individuals with a mutual trust relationship in real life, they form topologies restricted to a subgraph of the social network of their users. While centralized, highly successful social networking services entail a complete privacy loss of their users, Social Overlays at higher performance represent an ideal private and censorship-resistant communication substrate for the same purpose. Routing in such restricted topologies is facilitated by embedding the social graph into a metric space. Decentralized routing algorithms have up to date mainly been analyzed under the assumption of a perfect lattice structure. However, currently deployed embedding algorithms for privacy-preserving Social Overlays cannot achieve a sufficiently accurate embedding and hence conventional routing algorithms fail. Developing Social Overlays with acceptable performance hence requires better models and enhanced algorithms, which guarantee convergence in the presence of local optima with regard to the distance to the target. We suggest a model for Social Overlays that includes inaccurate embeddings and arbitrary degree distributions. We further propose NextBestOnce, a routing algorithm that can achieve polylog routing length despite local optima. We provide analytical bounds on the performance of NextBestOnce assuming a scale-free degree distribution, and furthermore show that its performance can be improved by more than a constant factor when including Neighbor-of-Neighbor information in the routing decisions.Comment: 23 pages, 2 figure

Analyzing and Enhancing Routing Protocols for Friend-to-Friend Overlays

The threat of surveillance by governmental and industrial parties is more eminent than ever. As communication moves into the digital domain, the advances in automatic assessment and interpretation of enormous amounts of data enable tracking of millions of people, recording and monitoring their private life with an unprecedented accurateness. The knowledge of such an all-encompassing loss of privacy affects the behavior of individuals, inducing various degrees of (self-)censorship and anxiety. Furthermore, the monopoly of a few large-scale organizations on digital communication enables global censorship and manipulation of public opinion. Thus, the current situation undermines the freedom of speech to a detrimental degree and threatens the foundations of modern society. Anonymous and censorship-resistant communication systems are hence of utmost importance to circumvent constant surveillance. However, existing systems are highly vulnerable to infiltration and sabotage. In particular, Sybil attacks, i.e., powerful parties inserting a large number of fake identities into the system, enable malicious parties to observe and possibly manipulate a large fraction of the communication within the system. Friend-to-friend (F2F) overlays, which restrict direct communication to parties sharing a real-world trust relationship, are a promising countermeasure to Sybil attacks, since the requirement of establishing real-world trust increases the cost of infiltration drastically. Yet, existing F2F overlays suffer from a low performance, are vulnerable to denial-of-service attacks, or fail to provide anonymity. Our first contribution in this thesis is concerned with an in-depth analysis of the concepts underlying the design of state-of-the-art F2F overlays. In the course of this analysis, we first extend the existing evaluation methods considerably, hence providing tools for both our and future research in the area of F2F overlays and distributed systems in general. Based on the novel methodology, we prove that existing approaches are inherently unable to offer acceptable delays without either requiring exhaustive maintenance costs or enabling denial-of-service attacks and de-anonymization. Consequentially, our second contribution lies in the design and evaluation of a novel concept for F2F overlays based on insights of the prior in-depth analysis. Our previous analysis has revealed that greedy embeddings allow highly efficient communication in arbitrary connectivity-restricted overlays by addressing participants through coordinates and adapting these coordinates to the overlay structure. However, greedy embeddings in their original form reveal the identity of the communicating parties and fail to provide the necessary resilience in the presence of dynamic and possibly malicious users. Therefore, we present a privacy-preserving communication protocol for greedy embeddings based on anonymous return addresses rather than identifying node coordinates. Furthermore, we enhance the communication’s robustness and attack-resistance by using multiple parallel embeddings and alternative algorithms for message delivery. We show that our approach achieves a low communication complexity. By replacing the coordinates with anonymous addresses, we furthermore provably achieve anonymity in the form of plausible deniability against an internal local adversary. Complementary, our simulation study on real-world data indicates that our approach is highly efficient and effectively mitigates the impact of failures as well as powerful denial-of-service attacks. Our fundamental results open new possibilities for anonymous and censorship-resistant applications.Die Bedrohung der Überwachung durch staatliche oder kommerzielle Stellen ist ein drängendes Problem der modernen Gesellschaft. Heutzutage findet Kommunikation vermehrt über digitale Kanäle statt. Die so verfügbaren Daten über das Kommunikationsverhalten eines Großteils der Bevölkerung in Kombination mit den Möglichkeiten im Bereich der automatisierten Verarbeitung solcher Daten erlauben das großflächige Tracking von Millionen an Personen, deren Privatleben mit noch nie da gewesener Genauigkeit aufgezeichnet und beobachtet werden kann. Das Wissen über diese allumfassende Überwachung verändert das individuelle Verhalten und führt so zu (Selbst-)zensur sowie Ängsten. Des weiteren ermöglicht die Monopolstellung einiger weniger Internetkonzernen globale Zensur und Manipulation der öffentlichen Meinung. Deshalb stellt die momentane Situation eine drastische Einschränkung der Meinungsfreiheit dar und bedroht die Grundfesten der modernen Gesellschaft. Systeme zur anonymen und zensurresistenten Kommunikation sind daher von ungemeiner Wichtigkeit. Jedoch sind die momentanen System anfällig gegen Sabotage. Insbesondere ermöglichen es Sybil-Angriffe, bei denen ein Angreifer eine große Anzahl an gefälschten Teilnehmern in ein System einschleust und so einen großen Teil der Kommunikation kontrolliert, Kommunikation innerhalb eines solchen Systems zu beobachten und zu manipulieren. F2F Overlays dagegen erlauben nur direkte Kommunikation zwischen Teilnehmern, die eine Vertrauensbeziehung in der realen Welt teilen. Dadurch erschweren F2F Overlays das Eindringen von Angreifern in das System entscheidend und verringern so den Einfluss von Sybil-Angriffen. Allerdings leiden die existierenden F2F Overlays an geringer Leistungsfähigkeit, Anfälligkeit gegen Denial-of-Service Angriffe oder fehlender Anonymität. Der erste Beitrag dieser Arbeit liegt daher in der fokussierten Analyse der Konzepte, die in den momentanen F2F Overlays zum Einsatz kommen. Im Zuge dieser Arbeit erweitern wir zunächst die existierenden Evaluationsmethoden entscheidend und erarbeiten so Methoden, die Grundlagen für unsere sowie zukünftige Forschung in diesem Bereich bilden. Basierend auf diesen neuen Evaluationsmethoden zeigen wir, dass die existierenden Ansätze grundlegend nicht fähig sind, akzeptable Antwortzeiten bereitzustellen ohne im Zuge dessen enorme Instandhaltungskosten oder Anfälligkeiten gegen Angriffe in Kauf zu nehmen. Folglich besteht unser zweiter Beitrag in der Entwicklung und Evaluierung eines neuen Konzeptes für F2F Overlays, basierenden auf den Erkenntnissen der vorangehenden Analyse. Insbesondere ergab sich in der vorangehenden Evaluation, dass Greedy Embeddings hoch-effiziente Kommunikation erlauben indem sie Teilnehmer durch Koordinaten adressieren und diese an die Struktur des Overlays anpassen. Jedoch sind Greedy Embeddings in ihrer ursprünglichen Form nicht auf anonyme Kommunikation mit einer dynamischen Teilnehmermengen und potentiellen Angreifern ausgelegt. Daher präsentieren wir ein Privätssphäre-schützenden Kommunikationsprotokoll für F2F Overlays, in dem die identifizierenden Koordinaten durch anonyme Adressen ersetzt werden. Des weiteren erhöhen wir die Resistenz der Kommunikation durch den Einsatz mehrerer Embeddings und alternativer Algorithmen zum Finden von Routen. Wir beweisen, dass unser Ansatz eine geringe Kommunikationskomplexität im Bezug auf die eigentliche Kommunikation sowie die Instandhaltung des Embeddings aufweist. Ferner zeigt unsere Simulationstudie, dass der Ansatz effiziente Kommunikation mit kurzen Antwortszeiten und geringer Instandhaltungskosten erreicht sowie den Einfluss von Ausfälle und Angriffe erfolgreich abschwächt. Unsere grundlegenden Ergebnisse eröffnen neue Möglichkeiten in der Entwicklung anonymer und zensurresistenter Anwendungen

Fundamental Design Issues in Anonymous Peer-to-peer Distributed Hash Table Protocols

Ph.D

Provable Polylog Routing for Darknets

Darknets, anonymous and membership-concealing P2P networks, aim at providing censorship-resistance without relying on a central authority. An efficient routing algorithm is needed to create Darknets that offer an acceptable performance to a large number of users. Designing such an algorithm is hard due to the restricted topology of Darknets, which has not been modelled adequately up to now. We present such a model of Darknets by modifying Kleinberg’s small-world model [1] and a new algorithm, NextBestOnce. It is shown analytically that NextBestOnce takes O(log2 n) steps on our model, simulations show that it performs better than existing Darknet routing algorithms such as the one used in the dark Freenet [2], especially with regard to the maximal path length which is bounded by O(log2 n) for NextBestOnce, but scales linearly in case of Freenet