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Hyphanet（2023年半ばまではFreenet [ 5 ]）は、検閲耐性のある匿名通信のためのピアツーピアプラットフォームです。分散型データストアを使用して情報を保持および配信し、検閲を恐れることなくWeb上で公開および通信するためのフリーソフトウェアスイートを備えています。 [ 6 ] [ 7 ] : 151 Freenetとその関連ツールの一部は、もともとIan Clarkeによって設計されました。彼はFreenetの目標を、強力な匿名保護を備えたインターネット上の言論の自由を提供することと定義しました。 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]
Hyphanet の分散データストアは、マイクロブログやメディア共有[ 11 ]、匿名かつ分散型のバージョン追跡[ 12 ]、ブログ[ 13 ] 、分散型スパム対策のための汎用的な信頼のウェブ[ 14 ] [ 15 ]、スニーカーネット上で Freenet を使用するための Shoeshop [ 16 ] を提供するサードパーティのプログラムやプラグインによって使用されています。
Hyphanet の起源は、イアン・クラークがエジンバラ大学で卒業要件として 1999 年の夏に完成させた学生プロジェクトである。[ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]彼の未発表のレポートは、他の研究者と共同で書かれた論文「Freenet: 分散型匿名情報ストレージおよび検索システム」(2001 年) の基礎となった。[ 20 ] [ 21 ] CiteSeerによると、これは 2002 年に最も頻繁に引用されたコンピュータサイエンスの記事の 1 つになった。[ 22 ]
このプロジェクトは、その歴史のほとんどの期間、Freenetとして知られており、 2023年にHyphanetに改名されました。 [ 23 ]改名前に発表された学術および技術文献では、一般的にこのシステムはFreenetと呼ばれています。[ 24 ]
Hyphanetは、ユーザーのコンピュータに分散された小さな暗号化されたコンテンツの断片を保存し、コンテンツへの要求を転送して完全なファイルの内容を知らないまま返信する中間コンピュータのみを介して接続することで、インターネット上での匿名性を提供します。これは、インターネット上のルーターがファイルについて何も知らずにパケットをルーティングする方法と似ていますが、Hyphanetにはキャッシュ、強力な暗号化レイヤーがあり、中央集権的な構造に依存していません。[ 21 ]これにより、ユーザーは匿名で情報を公開したり、さまざまな種類の情報を取得したりできます。[ 7 ] : 152
Hyphanetは2000年から継続的に開発が続けられています。
2008 年 5 月 8 日にリリースされた Freenet 0.7 は、多くの根本的な変更を組み込んだ大規模な書き換えです。最も根本的な変更は、ダークネット動作のサポートです。バージョン 0.7 では、2 つの動作モードが提供されました。1 つは友人にのみ接続するモード、もう 1 つは他のすべての Freenet ユーザーに接続するオープンネット モードです。両方のモードを同時に実行できます。ユーザーが純粋なダークネット動作に切り替えると、Freenet は外部から検出することが非常に困難になります。ダークネット モード用に作成されたトランスポート レイヤーは、これらの接続がスモールワールド構造に従う限り、メッシュ ネットワークでよく見られる制限されたルートを介した通信を可能にします。 [ 25 ] : 815–816その他の変更には、 TCPからUDPへの切り替えがあり、これによりUDP ホール パンチングが可能になり、ネットワーク内のピア間でのメッセージの送信が高速化されます。[ 26 ]
2009年6月12日にリリースされたFreenet 0.7.5は、0.7に比べてさまざまな改善が施されています。これには、メモリ使用量の削減、コンテンツの挿入と取得の高速化、フリーサイト閲覧に使用されるFProxyウェブインターフェースの大幅な改善、多数の小さなバグ修正、パフォーマンスの向上、およびユーザビリティの改善が含まれます。バージョン0.7.5には、Windowsインストーラーの新しいバージョンも同梱されています。[ 27 ]
2009年7月30日にリリースされたビルド1226の時点では、ネットワーク上で活動する攻撃者とノードを実行しているコンピュータの物理的な押収の両方に対する大幅なセキュリティ強化を含む機能が実装されている。[ 28 ]
2015年7月11日にリリースされたビルド1468以降、Freenetコアはdb4oデータベースの使用を停止し、スパム対策を提供するWeb of Trustプラグインへの効率的なインターフェースの基盤を構築しました。[ 29 ]
Freenetは常にフリーソフトウェアでしたが、2011年まではJavaのインストールが必要でした。この問題は、FreenetをJavaプラットフォームのフリーかつオープンソースの実装であるOpenJDKに対応させることで解決されました。
2015年2月11日、Freenetは「全面的監視からの保護」に対してSUMA賞を受賞しました。[ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]
Hyphanetは、日本のピアツーピアファイル共有プログラムであるWinny、Share、Perfect Darkのモデルとなったが、このモデルはBittorrentやeMuleなどのP2Pネットワークとは異なる。Freenetは、基盤となるネットワーク構造とプロトコルを、ユーザーがネットワークとやり取りする方法から分離している。その結果、Freenetネットワーク上のコンテンツにアクセスする方法は多岐にわたる。最も簡単な方法は、ノードソフトウェアに統合され、ネットワーク上のコンテンツへのWebインターフェースを提供するFProxyを使用することである。FProxyを使用すると、ユーザーはフリーサイト（通常のHTMLと関連ツールを使用するWebサイトだが、コンテンツは従来のWebサーバーではなくFreenet内に保存されている）を閲覧できる。Webインターフェースは、ほとんどの設定やノード管理タスクにも使用される。ノードソフトウェアにロードされる個別のアプリケーションやプラグインを使用することで、ユーザーはWebフォーラムやUsenetに似たフォーラムや、従来のP2P「ファイル共有」インターフェースに似たインターフェースなど、他の方法でネットワークとやり取りすることもできる。
Freenetはフリーサイトを閲覧するためのHTTPインターフェースを提供しますが、ワールドワイドウェブのプロキシではありません。Freenetは、Freenetネットワークに事前に挿入されたコンテンツにのみアクセスできます。この点において、 Torのプロキシのような匿名プロキシソフトウェアよりも、Torのオニオンサービスに似ています。
Hyphanetは言論の自由と匿名性を重視しています。そのため、Hyphanetは匿名性に（直接的または間接的に）関連する特定の場面で、他のシステムとは異なる動作をします。Hyphanetは、ネットワークにデータを挿入する人（アップロードする人）と、ネットワークからデータを取得する人（ダウンロードする人）の両方の匿名性を保護するよう努めています。ファイル共有システムとは異なり、アップロードした人がファイルまたはファイル群をアップロードした後もネットワーク上に留まる必要はありません。代わりに、アップロード処理中にファイルはチャンクに分割され、ネットワーク上のさまざまなコンピュータに保存されます。ダウンロード時には、これらのチャンクが見つかり、再構成されます。Freenetネットワーク上のすべてのノードは、ファイルを保持するためのストレージスペースと、ピアからのリクエストをルーティングするために使用する帯域幅を提供します。
匿名性要件の結果として、コンテンツを要求するノードは通常、そのコンテンツを保持するノードに直接接続しません。代わりに、要求は複数の仲介ノードを経由してルーティングされますが、どのノードが要求を行ったか、どのノードがコンテンツを保持しているかは、仲介ノードにはわかりません。その結果、ファイルを転送するためにネットワークが必要とする総帯域幅は他のシステムよりも大きくなり、特にアクセス頻度の低いコンテンツの場合、転送速度が低下する可能性があります。
Hyphanetはバージョン0.7以降、オープンネットとダークネットという2つの異なるセキュリティレベルを提供しています。オープンネットでは、ユーザーは任意の他のユーザーに接続できます。ダークネットでは、ユーザーは以前に公開鍵（ノード参照と呼ばれる）を交換した「友人」にのみ接続できます。両方のモードを併用することも可能です。
Hyphanetの創設者たちは、真の言論の自由は真の匿名性によってのみ実現し、Hyphanetの有益な用途は有害な用途を上回ると主張している。[ 33 ]彼らの見解では、言論の自由はそれ自体、他のいかなる考慮事項とも矛盾しない。つまり、情報自体が犯罪ではない。Hyphanetは、いかなるグループもその信念や価値観をいかなるデータにも押し付ける可能性を排除しようとしている。多くの国が通信を異なる程度で検閲しているが、どの情報を検閲し、どの情報を許可するかを機関が決定しなければならないという共通点がある。あるグループの人々にとって許容できるものが、別のグループの人々にとっては不快または危険とみなされる可能性がある。本質的に、Freenetの目的は、何が許容されるかを誰も決定できないようにすることである。
権威主義国家におけるFreenetの使用に関する報告は、Freenetの目的の性質上、追跡が困難である。Freenet Chinaというグループは、2001年から中国のユーザーにFreenetソフトウェアを紹介し、中国本土当局によってグループのウェブサイトがブロックされた後、電子メールやディスクを通じて中国国内で配布していた。2002年にはFreenet Chinaには数千人の熱心なユーザーがいたと報告されている。[ 34 ] : 70-71しかし、2010年代頃に中国ではHyphanetオープンネットのトラフィックがブロックされた。[ 35 ]
Hyphanetファイル共有ネットワークは、ドキュメントを保存し、 HTTPなどのプロトコルで現在可能なように、関連付けられたキーを使用して後で取得できるようにします。このネットワークは、高い耐障害性を持つように設計されています。このシステムには中央サーバーがなく、Freenet の設計者を含むいかなる個人または組織の制御にも従いません。コードベースのサイズは 192,000行を超えています。[ 36 ] Hyphanet に保存されている情報は、ネットワーク全体に分散され、複数の異なるノードに保存されます。データの暗号化とリクエストのリレーにより、誰が Hyphanet にコンテンツを挿入したか、誰がそのコンテンツを要求したか、またはコンテンツがどこに保存されたかを特定することが困難になります。これにより、参加者の匿名性が保護され、特定のコンテンツを検閲することも非常に困難になります。コンテンツは暗号化されて保存されるため、ノードのオペレーターでさえ、そのノードに何が保存されているかを判断することは困難です。これにより、もっともらしい否認が可能になります。これは、リクエストのリレーと組み合わせることで、サービス プロバイダーを保護するセーフ ハーバー法が Hyphanet ノードのオペレーターも保護する可能性があることを意味します。この話題について尋ねられた際、Freenetの開発者たちは、何もフィルタリングできないことが安全な選択であると述べているEFFの議論に譲歩した。[ 37 ] [ 38 ]
Winny、Share、Perfect Darkと同様に、Hyphanetはノード間でデータを送信するだけでなく、実際にデータを保存し、巨大な分散キャッシュとして機能します。これを実現するために、各ノードはデータを保存するために一定量のディスク容量を割り当てます。この容量はノードオペレーターによって設定可能ですが、通常は数ギガバイト（またはそれ以上）です。
Hyphanet上のファイルは通常、複数の小さなブロックに分割され、冗長性を確保するために重複ブロックが作成されます。各ブロックは独立して処理されるため、1つのファイルの一部が複数の異なるノードに保存される可能性があります。
Hyphanetにおける情報フローは、 eMuleやBitTorrentのようなネットワークとは異なります。Freenetでは次のようになります。
この設計の2つの利点は、高い信頼性と匿名性です。パブリッシャーノードがオフラインになった場合でも情報は利用可能であり、暗号化されたブロックとして、ファイル全体ではなく、多くのホスティングノードに匿名で分散されます。
このストレージ方式の主な欠点は、どのノードもデータの塊に対して責任を負わないことです。あるデータが一定期間取得されず、ノードが新しいデータを受信し続ける場合、割り当てられたディスク容量がいっぱいになると、古いデータは破棄されます。このようにして、Hyphanetは定期的に取得されないデータを「忘れる」傾向があります（「影響」も参照）。
ユーザーはネットワークにデータを挿入することはできますが、データを削除する方法はありません。Freenetは匿名性を重視しているため、データの元の公開ノードや所有者は不明です。データが削除される唯一の方法は、ユーザーが削除を要求しない場合のみです。
通常、ネットワーク上のホストコンピュータはノードとして機能するソフトウェアを実行し、同じソフトウェアを実行している他のホストに接続して、ピアノードの大規模で分散された可変サイズのネットワークを形成します。一部のノードはエンドユーザーノードであり、そこからドキュメントが要求され、人間のユーザーに提示されます。他のノードはデータのルーティングのみを行います。すべてのノードは互いに同じように通信します。専用の「クライアント」や「サーバー」はありません。ノードは、キーに関連付けられたデータの挿入と取得能力以外では、他のノードを評価することはできません。これは、ノード管理者が比率システムを採用し、ユーザーがダウンロードする前に一定量のコンテンツを共有する必要がある他のほとんどのP2Pネットワークとは異なります。Hyphanetはスモールワールドネットワークとも考えられます。
Hyphanetプロトコルは、インターネット（インターネットプロトコル）のような複雑なトポロジーを持つネットワークで使用することを想定しています。各ノードは、直接到達可能な他のノード（概念上の「近隣ノード」）の数だけを認識しますが、どのノードも他のどのノードの近隣ノードにもなり得ます。階層構造やその他の構造は想定されていません。各メッセージは、宛先に到達するまで、近隣ノードから近隣ノードへと渡されながらネットワークをルーティングされます。各ノードがメッセージを近隣ノードに渡す際、その近隣ノードがメッセージを別のノードに転送するのか、あるいはメッセージの最終宛先または元の送信元なのかはわかりません。これは、ユーザーとパブリッシャーの匿名性を保護することを目的としています。
各ノードは、キーに関連付けられたドキュメントを含むデータストアと、異なるキーを取得する際のパフォーマンスの記録をノードに関連付けるルーティングテーブルを保持します。
Hyphanet プロトコルは、分散ハッシュテーブルに似たキーベースのルーティングプロトコルを使用します。ルーティング アルゴリズムはバージョン 0.7 で大幅に変更されました。バージョン 0.7 より前は、Freenet はヒューリスティック ルーティングアルゴリズムを使用しており、各ノードは固定された場所を持たず、ルーティングは、取得中のキーに最も近いキーを提供したノード (バージョン 0.3) または、より速く提供できると推定されるノード (バージョン 0.5) に基づいていました。いずれの場合も、リクエストが成功すると、新しい接続がダウンストリーム ノード (つまり、リクエストに応答したノード) に追加されることがあり、古いノードは、最も使用頻度の低い順 (またはそれに近い順) に破棄されました。Oskar Sandberg 氏の研究 (バージョン 0.7 の開発中) によると、この「パス フォールディング」が重要であり、パス フォールディングがあれば非常に単純なルーティング アルゴリズムで十分であることが示されています。
この方式の欠点は、すべてのノードが常に新しい接続先を探そうとするため、攻撃者がHyphanetノードを見つけて接続することが非常に容易であることです。バージョン0.7では、Hyphanetは「opennet」（従来のアルゴリズムに似ていますが、よりシンプルです）と「darknet」（すべてのノード接続は手動で設定されるため、ノードのIPアドレスを知っているのは友人だけです）の両方をサポートするようになりました。darknetは利便性は劣りますが、遠隔地からの攻撃者に対してはるかに安全です。
この変更により、ルーティングアルゴリズムの大幅な変更が必要となりました。各ノードには、0から1までの数値で表されるロケーションがあります。キーが要求されると、まずノードはローカルデータストアを確認します。見つからない場合は、キーのハッシュが同じ範囲の別の数値に変換され、ロケーションがキーに最も近いノードに要求がルーティングされます。これは、ホップ数が一定数を超えるか、検索するノードがなくなるか、データが見つかるまで続きます。データが見つかった場合は、パス上の各ノードにキャッシュされます。そのため、キーのソースノードは1つではなく、現在どこに保存されているかを調べようとすると、より広範囲にキャッシュされることになります。基本的に、同じプロセスがドキュメントをネットワークに挿入する際にも使用されます。データはホップ数がなくなるまでキーに従ってルーティングされ、同じキーを持つ既存のドキュメントが見つからない場合は、各ノードに保存されます。古いデータが見つかった場合は、古いデータが伝播されて送信元に返され、挿入が「衝突」します。
しかし、これは場所が適切な方法でクラスタリングされている場合にのみ機能します。Hyphanetは、ダークネット（グローバルソーシャルネットワークのサブセット）がスモールワールドネットワークであり、ノードが近隣ノードとの距離を最小化するために（メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズムを使用して）常に場所を交換しようとすると想定しています。ネットワークが実際にスモールワールドネットワークであれば、Freenetはデータをかなり迅速に見つけるはずです。理想的には、オーダーでビッグオー記法ではホップ数を表す。ただし、データが必ず見つかるという保証はない。[ 39 ]
最終的に、文書が見つかるか、ホップ制限を超えます。終端ノードは応答を送信し、その応答は中間ノードの保留中のリクエストの記録によって指定された経路に沿って送信元に戻ります。中間ノードは、途中で文書をキャッシュすることを選択できます。帯域幅を節約できるだけでなく、単一の「送信元ノード」が存在しないため、文書の検閲も難しくなります。
当初、ダークネット内の場所はランダムに分布しています。これは、リクエストのルーティングが基本的にランダムであることを意味します。オープンネットでは、既存のネットワークが既に最適化されている場合、接続は参加リクエストによって確立され、最適化されたネットワーク構造が提供されます。[ 40 ]したがって、新しく開始されたHyphanetのデータは、ある程度ランダムに分布します。[ 41 ]
（ダークネット上の）位置交換と（オープンネット上の）パス折り畳みが進むにつれて、互いに近いノードはますます近い位置を持つようになり、遠く離れたノードは遠く離れた位置を持つようになる。類似のキーを持つデータは同じノードに保存される。[ 40 ]
その結果、ネットワークは分散型のクラスタ構造へと自己組織化し、ノードはキー空間で互いに近いデータ項目を保持する傾向があります。ネットワーク全体にはおそらくこのようなクラスタが複数存在し、特定のドキュメントは使用頻度に応じて何度も複製されるでしょう。これは一種の「自発的な対称性の破れ」であり、当初は対称的な状態（すべてのノードが同じで、互いの初期キーはランダム）であったものが、非常に非対称な状況へと変化し、ノードは密接に関連するキーを持つデータに特化するようになります。
クラスタリングを引き起こす傾向のある力（共有された近接データがネットワーク全体に広がる）と、クラスタを分割する傾向のある力（よく使用されるデータのローカルキャッシュ）があります。これらの力は、データの使用頻度によって異なるため、使用頻度の低いデータは、そのデータを提供する専門の少数のノードに集中し、使用頻度の高いアイテムはネットワーク全体に広く分散されます。この自動ミラーリングは、Webトラフィックが過負荷になるときに対処し、成熟したネットワークのインテリジェントなルーティングにより、サイズnのネットワークでは、平均してドキュメントを取得するのに必要な時間はlog( n )時間のみになります。 [ 42 ]
キーはハッシュ値であり、キーの近接性について語る際に意味的な近接性という概念は存在しません。したがって、キーが何らかの意味を持ち、人気のある主題によって引き起こされるボトルネックを回避できる場合とは異なり、キーの近接性とデータの人気度との間に相関関係は生じません。
Hyphanetでは、主にコンテンツハッシュキー（CHK）と署名付きサブスペースキー（SSK）の2種類のキーが使用されています。SSKのサブタイプとして、バージョン管理機能を追加してコンテンツの安全な更新を可能にする更新可能サブスペースキー（USK）があります。
CHK は、文書のSHA-256ハッシュ (暗号化後、暗号化自体は平文のハッシュに依存します) であり、ノードは返された文書をハッシュ化し、そのダイジェストをキーと照合することで、文書が正しいことを確認できます。このキーには、Freenet 上のデータの核心が含まれています。クライアントに配信され、再構成および復号化されるコンテンツのすべてのバイナリ データ構成要素が含まれています。CHK は本質的に一意であり、改ざん防止コンテンツを提供します。CHK の下でデータを変更した悪意のあるノードは、次のノードまたはクライアントによってすぐに検出されます。CHK は、同じデータには同じ CHK が付与され、複数のサイトが同じ大きなファイルを参照する場合に同じ CHK を参照できるため、データの冗長性も削減します。[ 43 ]
SSK は公開鍵暗号方式に基づいています。現在 Hyphanet はDSAアルゴリズムを使用しています。SSK で挿入されたドキュメントは挿入者によって署名され、この署名はすべてのノードで検証できるため、データが改ざんされていないことが保証されます。SSK を使用すると、Freenet 上で検証可能な匿名ID を確立でき、1 人のユーザーが複数のドキュメントを安全に挿入できます。SSK で挿入されたファイルは、同じ名前の 2 番目のファイルを挿入すると衝突が発生する可能性があるため、事実上変更できません。USK は、Web インターフェイスでブックマークとして登録されたキーの更新通知を提供するためにも使用されるバージョン番号をキーに追加することで、この問題を解決します。 [ 44 ] SSK のもう 1 つのサブタイプは、キーワード署名キー (KSK) で、キー ペアは単純な人間が読める文字列から標準的な方法で生成されます。KSK を使用してドキュメントを挿入すると、要求者が人間が読める文字列を知っている場合に限り、ドキュメントを取得して復号化できます。これにより、ユーザーが参照するURIはより便利になりますが、セキュリティは低下します。 [ 45 ]
ネットワークが非常に大規模になってもパフォーマンスが低下しない場合、そのネットワークはスケーラブルであると言われます。Freenetのスケーラビリティは評価中ですが、同様のアーキテクチャは対数的にスケーリングすることが示されています。[ 46 ]
バージョン 0.7 以降、Hyphanet は「ダークネット」と「オープンネット」の両方の接続をサポートしています。オープンネット接続は、オープンネットが有効になっているノードによって自動的に確立されますが、ダークネット接続は、お互いを知っていて信頼しているユーザー間で手動で確立されます。Freenet の開発者は、必要な信頼を「Freenet ノードをハッキングしないこと」と説明しています。[ 47 ]オープンネット接続は使いやすいですが、ダークネット接続はネットワーク上の攻撃者に対してより安全であり、攻撃者 (抑圧的な政府など) がそもそもユーザーが Freenet を実行していることさえ特定するのが難しくなります。[ 48 ]
Freenet 0.7 の核となる革新は、世界規模で拡張可能なダークネットを実現し、少なくとも理論上は数百万人のユーザーをサポートできる能力を持つ点にあります。WASTE などの従来のダークネットは、比較的小規模で孤立したネットワークに限定されていました。Freenet の拡張性は、人間関係がスモールワールドネットワークを形成する傾向があるという事実によって可能になります。この特性を利用すれば、任意の 2 人の間で最短経路を見つけることができます。この研究は、イアン・クラークとスウェーデンの数学者オスカー・サンドバーグがDEF CON 13で行った講演に基づいています。さらに、ルーティングアルゴリズムはオープンネットとダークネットの接続が混在するネットワーク上でルーティングを行うことができ、ネットワークを利用する友人が少ないユーザーでも、十分な接続数を確保することでパフォーマンスを向上させつつ、ダークネット接続のセキュリティ上の利点も享受できます。これはまた、一部のユーザーがオープンネット接続も持っている小規模なダークネットが、Freenetネットワーク全体に完全に統合され、単一のハイブリッドノードのみで接続されているダークネットポケットを除き、オープンネット、ダークネット、またはその両方のハイブリッドを実行しているかどうかにかかわらず、すべてのユーザーがすべてのコンテンツにアクセスできるようになることを意味します。[ 40 ]
他の多くのP2Pアプリケーションとは異なり、Freenet自体は包括的な機能を提供していません。Freenetはモジュール式で、メッセージボード、ファイル共有、オンラインチャットなどのサービスを実装するために他のプログラムが使用できるFreenetクライアントプロトコル（FCP）と呼ばれるAPIを備えています。[ 49 ]
フリーネットメッセージングシステム（FMS）
霜
ソネ
jサイト
インフォカリプス
FCPLib
lib-pyFreenet
2011年、ミズーリ州のICACタスクフォースの職員が、HyphanetのHops-To-Live機能の脆弱性と思われるものを悪用しようと試みた。ノードがリクエストを行う際、番号を指定する。、 どここれは、情報要求がネットワークを介して他のノードにバウンスされる回数です。ICACは、HTLがカウンターのように減少すると誤って想定しており、次に順番にノードが処理を実行します。カウンターを無差別に操作するのではなく、実際には、次のノードが現在のカウントを 1 減らすか減らさないかの確率が 50% であり、これは 2008 年以来 Hyphanet に存在していたまさにその攻撃を回避するために特別に実装された戦略である。[ 56 ] [ 57 ]
2017年の別の論文で、LevineらはHTLカウンターに依存する同様の確率的方法を発見したと主張した。[ 58 ]当時Hyphanetのメンテナーは、ホップカウンターの動作に関して同じ重大な誤った仮定をしており、2017年の論文と2020年に発表された別の論文の両方で過度に楽観的な条件に依存する誤った数学を使用しているとして、その論文を批判した。[ 59 ] [ 60 ]
ブライアン・レヴィンは、 Torrential Downpour （ BitTorrent用の法執行ツール）などの他のソフトウェアも開発しているが、 Torrential Downpourの証拠で捜索された個人は、違法な資料をダウンロードした証拠や閲覧したログがなく、実際にBitTorrentソフトウェアを使用した証拠もないことが多いため、同様に誤った情報を出力する可能性があると批判されている。[ 61 ]
ピール地域警察の捜査官は、児童性的虐待に関する資料捜査において、児童性的虐待の既知の動画を要求していると主張するIPアドレスに対して捜索令状を申請することで、ICAC（独立児童虐待対策委員会）の当初の脆弱性を悪用しようとした。裁判中、被告は、Hyphanetに対する監視とそれに続くIPアドレスへの召喚状はいずれも不当であると主張した。巡査が裁判官に攻撃の詳細を開示した後、裁判官は、巡査が攻撃の威力を誇張し、攻撃に関する重要な注意点に関する情報を省略したため、当初の裁判官が十分な情報に基づいた判断を下すことができず、これは完全な情報開示の権利の侵害とみなされたと判断した。ただし、裁判官は、 TekSavvyに対する IP アドレス召喚状に関するやや無関係な問題のために、残りの証拠の使用を却下しただけであり、巡査が、方法論の注意点は法律チームから特権情報であると助言されたと証言したこと、および偽の証拠が悪意を持って意図的に使用されたという証拠がほとんどないことから、Hyphanet 攻撃自体は、カナダで証拠が却下されるために必要な、意図的で、悪質で、過度に侵入的な法制度の濫用には該当しないと主張した。[ 62 ]
ICACは、この方法を用いて全米で捜索令状を提出した。[ 56 ] [ 63 ]
ブライアン・レヴィンは、2017年の論文以来、方法論に関する批判にもかかわらず、米国の法執行機関にサービスを宣伝しており、2022年の控訴では、レヴィンと他の匿名の研究者が、 P2Pネットワークを標的としたRoundUpと呼ばれるより大きな法執行機関向けソフトウェアブランドの一部として、Freenet Roundupという名前で宣伝されたソフトウェアを定期的に配布していたことが明らかになった[ 64 ] [ 65 ]。
2020年、ミズーリ州の米国第8巡回区控訴裁判所は、ある事件で使用されたレバイン法は、能動的な要求者と受動的なノードを区別できないため不当であるとの判決を下したが、当該事件の当局が故意に悪意を持ってこの方法を使用したわけではなく、証拠のための最初の捜索令状の署名に明らかに濫用的なプロセスが関与していたという証拠もなかったため、被告に対する証拠は却下されなかった。[ 63 ]
Freenet 0.7.5 を使用すると、Freenet のコード、ルーティング、リクエスト処理の分析を通じて、Freenet や同様のシステムの匿名性を著しく損なういくつかの攻撃が特定されます。この攻撃は特殊なケースでは機能しませんが、ほとんどの通常のケースでは機能します。この種の攻撃は、他の攻撃を発見するために使用できるため、深刻です。[ 66 ]
ノード間の接続性が向上するにつれて、RTI攻撃で攻撃できる被害者ノードの数が増加します。[ 67 ]
Freenetは、ニューヨーク・タイムズの記事やCNN、60 Minutes II、BBC、ガーディアン[ 9 ]などのメディアで大きく取り上げられ、広く宣伝されてきた。
![{\displaystyle O{\big (}[\log(n)]^{2}{\big )}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/ceff903a414fa5da2fd7daab6b2e365edadb0fe4)
