It is known that totalitarian regimes often perform surveillance and censorship of their
communication networks. The Tor anonymity network allows users to browse the Internet
anonymously to circumvent censorship filters and possible prosecution. This has made
Tor an enticing target for state-level actors and cooperative state-level adversaries, with
privileged access to network traffic captured at the level of Autonomous Systems(ASs) or
Internet Exchange Points(IXPs).
This thesis studied the attack typologies involved, with a particular focus on traffic
correlation techniques for de-anonymization of Tor endpoints. Our goal was to design a
test-bench environment and tool, based on recently researched deep learning techniques
for traffic analysis, to evaluate the effectiveness of countermeasures provided by recent ap-
proaches that try to strengthen Tor’s anonymity protection. The targeted solution is based
on K-anonymity input covert channels organized as a pre-staged multipath network.
The research challenge was to design a test-bench environment and tool, to launch
active correlation attacks leveraging traffic flow correlation through the detection of in-
duced watermarks in Tor traffic. To de-anonymize Tor connection endpoints, our tool
analyses intrinsic time patterns of Tor synthetic egress traffic to detect flows with previ-
ously injected time-based watermarks.
With the obtained results and conclusions, we contributed to the evaluation of the
security guarantees that the targeted K-anonymity solution provides as a countermeasure
against de-anonymization attacks.Já foi extensamente observado que em vários países governados por regimes totalitários
existe monitorização, e consequente censura, nos vários meios de comunicação utilizados.
O Tor permite aos seus utilizadores navegar pela internet com garantias de privacidade e
anonimato, de forma a evitar bloqueios, censura e processos legais impostos pela entidade
que governa. Estas propriedades tornaram a rede Tor um alvo de ataque para vários
governos e ações conjuntas de várias entidades, com acesso privilegiado a extensas zonas
da rede e vários pontos de acesso à mesma.
Esta tese realiza o estudo de tipologias de ataques que quebram o anonimato da rede
Tor, com especial foco em técnicas de correlação de tráfegos. O nosso objetivo é realizar
um ambiente de estudo e ferramenta, baseada em técnicas recentes de aprendizagem pro-
funda e injeção de marcas de água, para avaliar a eficácia de contramedidas recentemente
investigadas, que tentam fortalecer o anonimato da rede Tor. A contramedida que pre-
tendemos avaliar é baseada na criação de multi-circuitos encobertos, recorrendo a túneis
TLS de entrada, de forma a acoplar o tráfego de um grupo anonimo de K utilizadores. A
solução a ser desenvolvida deve lançar um ataque de correlação de tráfegos recorrendo a
técnicas ativas de indução de marcas de água. Esta ferramenta deve ser capaz de correla-
cionar tráfego sintético de saída de circuitos Tor, realizando a injeção de marcas de água à
entrada com o propósito de serem detetadas num segundo ponto de observação. Aplicada
a um cenário real, o propósito da ferramenta está enquadrado na quebra do anonimato
de serviços secretos fornecidos pela rede Tor, assim como os utilizadores dos mesmos.
Os resultados esperados irão contribuir para a avaliação da solução de anonimato de
K utilizadores mencionada, que é vista como contramedida para ataques de desanonimi-
zação
