अनुसन्धान: खेल सिद्धान्त प्रयोग गरेर ब्लकिङ-प्रतिरोधी प्रोक्सी सेवा सिर्जना गर्दै

धेरै वर्ष पहिले, म्यासाचुसेट्स, पेन्सिलभेनिया र म्युनिख, जर्मनीका विश्वविद्यालयहरूका वैज्ञानिकहरूको अन्तर्राष्ट्रिय समूहले आयोजित एन्टी-सेन्सरशिप उपकरणको रूपमा परम्परागत प्रोक्सीहरूको प्रभावकारितामा अनुसन्धान। नतिजाको रूपमा, वैज्ञानिकहरूले खेल सिद्धान्तमा आधारित, ब्लकिङ बाइपास गर्नको लागि नयाँ विधि प्रस्ताव गरे। हामीले यस कार्यको मुख्य बुँदाहरूको रूपान्तरित अनुवाद तयार गरेका छौं।

परिचय

Tor जस्ता लोकप्रिय ब्लक-बाइपास उपकरणहरूको दृष्टिकोण ब्लक गर्ने विषयका क्षेत्रहरूका ग्राहकहरू बीच प्रोक्सी आईपी ठेगानाहरूको निजी र छनौट वितरणमा आधारित छ। नतिजाको रूपमा, क्लाइन्टहरू ब्लकहरू लगाउने संस्थाहरू वा अधिकारीहरूद्वारा पत्ता नलागेको हुनुपर्छ। टोरको अवस्थामा, यी प्रोक्सी वितरकहरूलाई पुल भनिन्छ।

त्यस्ता सेवाहरूसँगको मुख्य समस्या भनेको भित्री व्यक्तिहरूको आक्रमण हो। अवरुद्ध एजेन्टहरूले तिनीहरूको ठेगानाहरू पत्ता लगाउन र तिनीहरूलाई ब्लक गर्न प्रोक्सीहरू आफैं प्रयोग गर्न सक्छन्। प्रोक्सी गणनाको सम्भावनालाई कम गर्न, ब्लक बाईपास उपकरणहरूले विभिन्न ठेगाना असाइनमेन्ट मेकानिजमहरू प्रयोग गर्दछ।

यस अवस्थामा, तथाकथित तदर्थ हेरिस्टिक्स दृष्टिकोण प्रयोग गरिन्छ, जुन बाइपास गर्न सकिन्छ। यो समस्या समाधान गर्न, वैज्ञानिकहरूले ब्लकिङमा संलग्न सेवाहरू र सेवाहरू बीचको संघर्षलाई खेलको रूपमा प्रस्तुत गर्ने निर्णय गरे। खेल सिद्धान्त प्रयोग गरेर, तिनीहरूले प्रत्येक पक्षको लागि इष्टतम व्यवहार रणनीतिहरू विकास गरे - विशेष गरी, यसले प्रोक्सी वितरण संयन्त्र विकास गर्न सम्भव बनायो।

कसरी परम्परागत लक बाइपास प्रणाली काम गर्दछ

Tor, Lantern, र Psiphon जस्ता ब्लक बाइपास उपकरणहरूले ती क्षेत्रहरूबाट प्रयोगकर्ताको ट्राफिक डाइभर्ट गर्न र अवरुद्ध स्रोतहरूमा डेलिभर गर्न प्रयोग गरिने प्रतिबन्धहरूका साथ क्षेत्र बाहिरका प्रोक्सीहरूको श्रृंखला प्रयोग गर्दछ।

यदि सेन्सरहरूले यस्तो प्रोक्सीको IP ठेगानाको बारेमा सचेत भए - उदाहरणका लागि, तिनीहरू आफैले प्रयोग गरेपछि - यसलाई सजिलैसँग कालोसूचीमा राख्न र ब्लक गर्न सकिन्छ। त्यसकारण, वास्तवमा, त्यस्ता प्रोक्सीहरूको आईपी ठेगानाहरू कहिल्यै खुलासा हुँदैनन्, र प्रयोगकर्ताहरूलाई विभिन्न संयन्त्रहरू प्रयोग गरेर एक वा अर्को प्रोक्सी तोकिन्छ। उदाहरण को लागी, टोर एक पुल प्रणाली छ।

त्यो हो, मुख्य कार्य भनेको प्रयोगकर्ताहरूलाई अवरुद्ध स्रोतहरूमा पहुँच प्रदान गर्नु र प्रोक्सी ठेगाना प्रकटीकरणको सम्भावनालाई कम गर्नु हो।

व्यवहारमा यो समस्या समाधान गर्न त्यति सजिलो छैन - सामान्य प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूबाट मास्करेड गर्ने सेन्सरहरूबाट सही रूपमा छुट्याउन धेरै गाह्रो छ। ह्युरिस्टिक मेकानिजमहरू जानकारी लुकाउन प्रयोग गरिन्छ। उदाहरणका लागि, Tor ले ग्राहकहरूलाई उपलब्ध ब्रिज आईपी ठेगानाहरूको संख्या प्रति अनुरोध तीनमा सीमित गर्दछ।

यसले चिनियाँ अधिकारीहरूलाई छोटो समयमा सबै टोर पुलहरू पहिचान गर्नबाट रोकेन। थप प्रतिबन्धहरूको परिचयले ब्लक बाइपास प्रणालीको उपयोगितालाई गम्भीर रूपमा असर गर्नेछ, त्यो हो, केही प्रयोगकर्ताहरूले प्रोक्सी पहुँच गर्न सक्षम हुने छैनन्।

कसरी खेल सिद्धान्तले यो समस्या समाधान गर्छ

काममा वर्णन गरिएको विधि तथाकथित "कलेज भर्ना खेल" मा आधारित छ। थप रूपमा, यो मानिन्छ कि इन्टरनेट सेन्सरिंग एजेन्टहरूले वास्तविक समयमा एक अर्कासँग कुराकानी गर्न सक्छन् र जटिल रणनीतिहरू प्रयोग गर्न सक्छन् - उदाहरणका लागि, प्रोक्सीहरूलाई तुरुन्तै अवरुद्ध नगर्ने वा विभिन्न अवस्थाहरूमा निर्भर गर्दै तुरुन्तै गर्ने।

कलेज भर्ना कसरी काम गर्छ?

मानौं हामीसँग n विद्यार्थी र एम कलेजहरू छन्। प्रत्येक विद्यार्थीले निश्चित मापदण्डको आधारमा शैक्षिक संस्थाहरू बीचको आफ्नै प्राथमिकताहरूको सूची बनाउँछ (अर्थात, कागजातहरू पेश गरिएका कलेजहरू मात्र श्रेणीबद्ध हुन्छन्)। अर्कोतर्फ, कलेजहरूले पनि आफ्नो प्राथमिकतामा आधारित कागजात पेश गरेका विद्यार्थीहरूलाई श्रेणीबद्ध गर्छन्।

सबैभन्दा पहिले, कलेजले छनोट मापदण्ड पूरा नगर्नेहरूलाई काट्छ - अभाव भए पनि उनीहरूलाई स्वीकार गरिने छैन। त्यसपछि आवेदकहरूलाई एल्गोरिथ्म प्रयोग गरेर चयन गरिन्छ जुन आवश्यक प्यारामिटरहरू खातामा लिन्छ।

यो सम्भव छ कि त्यहाँ "अस्थिर भर्ना" हुन सक्छ - उदाहरण को लागी, यदि त्यहाँ दुई विद्यार्थी 1 र 2 छन् जसलाई क्रमशः a र b कलेजहरूमा स्वीकार गरिएको थियो, तर दोस्रो विद्यार्थी विश्वविद्यालय a मा अध्ययन गर्न चाहन्छन्। वर्णन गरिएको प्रयोगको मामलामा, वस्तुहरू बीच मात्र स्थिर जडानहरू खातामा लिइयो।

ढिलो स्वीकृति एल्गोरिथ्म

पहिले नै भनिएझैं, त्यहाँ निश्चित संख्यामा विद्यार्थीहरू छन् जसलाई कलेजले कुनै पनि परिस्थितिमा स्वीकार गर्दैन। त्यसकारण, स्थगित स्वीकृति एल्गोरिथ्मले यी विद्यार्थीहरूलाई त्यो संस्थामा आवेदन दिन अनुमति छैन भन्ने धारणा बनाउँछ। यस अवस्थामा, सबै विद्यार्थीहरूले उनीहरूलाई सबैभन्दा मनपर्ने कलेजहरूमा प्रवेश गर्ने प्रयास गर्छन्।

q विद्यार्थीहरूको क्षमता भएको संस्थाले आफ्नो मापदण्डको आधारमा q उच्च श्रेणीको व्यक्तिलाई प्रतिक्षा सूचीमा राख्छ, वा यदि आवेदकहरूको संख्या उपलब्ध स्थानहरूको संख्या भन्दा कम छ भने। बाँकी अस्वीकृत छन्, र यी विद्यार्थीहरूले उनीहरूको प्राथमिकताहरूको सूचीमा अर्को विश्वविद्यालयमा आवेदन गर्छन्। यस कलेजले सीधै आवेदन दिएका र पहिलो कलेजमा भर्ना नभएकाहरूबाट q उच्च श्रेणीका विद्यार्थीहरू पनि चयन गर्दछ। साथै, फेरि एक निश्चित संख्यामा मानिसहरू पास हुँदैनन्।

प्रक्रिया समाप्त हुन्छ यदि प्रत्येक विद्यार्थी केही कलेजको प्रतीक्षा सूचीमा छ वा उसले भर्ना गर्न सक्ने सबै शैक्षिक संस्थाहरूबाट अस्वीकार गरिएको छ। नतिजाको रूपमा, कलेजहरूले अन्ततः उनीहरूको प्रतीक्षा सूचीबाट सबैलाई भर्ना गर्छन्।

प्रोक्सीसँग यसको के सरोकार छ?

विद्यार्थी र कलेजहरूसँग समानता गरेर, वैज्ञानिकहरूले प्रत्येक ग्राहकलाई एक विशिष्ट प्रोक्सी तोके। नतिजा प्रोक्सी असाइनमेन्ट गेम भनिने खेल थियो। सम्भावित सेन्सर एजेन्टहरू सहित ग्राहकहरू, कलेजहरूको भूमिका खेल्ने प्रोक्सीहरूको ठेगाना जान्न चाहने विद्यार्थीहरूको रूपमा काम गर्छन् - तिनीहरूसँग पहिले नै सीमित ब्यान्डविथ छ।

वर्णन गरिएको मोडेलमा n प्रयोगकर्ताहरू (ग्राहकहरू) A = छन्
{a1, a2, …, an}, जसले ब्लकिङलाई बाइपास गर्न प्रोक्सीमा पहुँच अनुरोध गर्दछ। यसरी, ai "कुल" ग्राहकको पहिचानकर्ता हो। यी n प्रयोगकर्ताहरू मध्ये, m सेन्सर एजेन्टहरू हुन्, जसलाई J = {j1, j2, ..., jm} भनिन्छ, बाँकीहरू सामान्य प्रयोगकर्ताहरू हुन्। सबै एम एजेन्टहरू केन्द्रीय प्राधिकरणद्वारा नियन्त्रित हुन्छन् र त्यसबाट निर्देशनहरू प्राप्त गर्छन्।

यो पनि मानिन्छ कि त्यहाँ प्रोक्सी P = {p1, p2, …, pl} को सेट छ। प्रत्येक अनुरोध पछि, ग्राहकले वितरक वस्तुबाट k प्रोक्सीहरूको बारेमा जानकारी (IP ठेगाना) प्राप्त गर्दछ। समयलाई अन्तराल-चरणहरूमा विभाजित गरिएको छ, t को रूपमा तोकिएको छ (खेल t=0 मा सुरु हुन्छ)।

प्रत्येक ग्राहकले प्रोक्सी मूल्याङ्कन गर्न स्कोरिङ प्रकार्य प्रयोग गर्दछ। वैज्ञानिकहरूले समारोह प्रयोग गरे चरण t मा proxy px लाई तोकिएको प्रयोगकर्ता ai अंक चिन्ह लगाउन। त्यस्तै गरी, प्रत्येक प्रोक्सीले ग्राहकहरूको मूल्याङ्कन गर्न प्रकार्य प्रयोग गर्दछ। त्यो हो प्रोक्सी px क्लाइन्ट ai लाई चरण t मा तोकिएको स्कोर हो।

यो सम्झना महत्त्वपूर्ण छ कि सम्पूर्ण खेल भर्चुअल छ, त्यो हो, "वितरक" आफैले यसलाई प्रोक्सी र ग्राहकहरूको तर्फबाट खेल्छ। यो गर्नको लागि, उसले ग्राहकको प्रकार वा प्रोक्सीहरूको सम्बन्धमा उनीहरूको प्राथमिकताहरू जान्न आवश्यक छैन। प्रत्येक चरणमा त्यहाँ एक खेल छ, र एक ढिलाइ स्वीकृति एल्गोरिथ्म पनि प्रयोग गरिन्छ।

Результаты

सिमुलेशन नतिजाहरूका अनुसार, गेम थ्योरी प्रयोग गर्ने विधिले ज्ञात लक बाईपास प्रणालीहरूको तुलनामा उच्च दक्षता देखायो।

rBridge VPN सेवा संग तुलना

एकै समयमा, वैज्ञानिकहरूले धेरै महत्त्वपूर्ण बिन्दुहरू पहिचान गरेका छन् जसले त्यस्ता प्रणालीहरूको सञ्चालनको गुणस्तरलाई असर गर्न सक्छ:

• सेन्सरको रणनीति जस्तोसुकै भए पनि, ब्लकिङलाई जित्ने प्रणालीलाई नयाँ प्रोक्सीहरूसँग निरन्तर अपडेट गरिरहनुपर्छ, अन्यथा यसको प्रभावकारिता घट्नेछ।
• यदि सेन्सरहरूसँग महत्त्वपूर्ण स्रोतहरू छन् भने, तिनीहरूले प्रोक्सीहरू फेला पार्न भौगोलिक रूपमा वितरित एजेन्टहरू थपेर ब्लकिङ दक्षता बढाउन सक्छन्।
• नयाँ प्रोक्सीहरू थपिने गति ब्लकिङलाई जित्नको लागि प्रणालीको प्रभावकारिताको लागि महत्त्वपूर्ण छ।

बाट उपयोगी लिङ्क र सामग्री इन्फेटिका:

• सेन्सरशिप विरुद्धको लडाईको इतिहास: एमआईटी र स्ट्यानफोर्डका वैज्ञानिकहरूद्वारा सिर्जना गरिएको फ्ल्यास प्रोक्सी विधि कसरी काम गर्दछ
• प्रोक्सीहरू झूटो हुँदा कसरी बुझ्ने: सक्रिय जियोलोकेशन एल्गोरिथ्म प्रयोग गरेर नेटवर्क प्रोक्सीहरूको भौतिक स्थानहरूको प्रमाणीकरण
• इन्टरनेटमा आफूलाई कसरी लुकाउने: सर्भर र निवासी प्रोक्सीहरू तुलना गर्दै

स्रोत: www.habr.com