MACアドレスの匿名化

MACアドレスの匿名化は、MACアドレスに対して一方向の機能を実行し、その結果を報告や一般向けの追跡システムで使用できるようにしながら、結果から元のMACアドレスを取得することをほぼ不可能にします。このプロセスにより、コンピュータハードウェアを介してユーザーの動きを追跡する Google ^[1]、Apple ^[2]、CrowdVision ^[3]などの企業は、ハードウェア自体を追跡しながら、追跡対象の人々のIDを同時に保持できるという考え方です。

欠陥のあるアプローチ

単純なハッシュ

MACアドレスの匿名化の一例としては、単純なハッシュアルゴリズムの使用が挙げられます。アドレスが与えられた場合11:22:33:44:55:66、MD5ハッシュアルゴリズムはeb341820cd3a3485461a61b1e97d31b1（32桁の16進数）を生成します。^[4] 1文字だけ異なるアドレス（11:22:33:44:55:67）はを生成します391907146439938c9821856fa181052e。^[5]雪崩効果により、まったく異なるハッシュになります。

^{問題は、MAC アドレスの可能な数が 2 48} (281,474,976,710,656)しかないことです。エンコードアルゴリズムを使用すると、各アドレスのインデックスを簡単に作成できます。レインボーテーブル圧縮を使用すると、インデックスを移植可能なサイズに小さくすることができます。インデックスの構築は、非常に並列的な問題であるため、大量のクラウドコンピューティングリソースを一時的にレンタルするなどして、作業を大幅に高速化できます。

たとえば、1 つの CPU が 1 秒あたり 1,000,000 の暗号化された MAC を計算できる場合、完全なテーブルを生成するには 8.9 CPU 年かかります。1,000 台の CPU があれば、約 78 時間しかかかりません。エントリあたり 1,000,000 ハッシュの「深さ」を持つレインボーテーブルを使用すると、結果のテーブルには数億エントリ (数 GB) しか含まれず、暗号化された MAC を元の形式に戻すのに 0.5 秒 (平均、I/O 時間を無視) しかかかりません。

2018年、研究者らは、1秒間に60億のMD5ハッシュと8億4400万のSHA-256ハッシュを計算できる最新の計算機器を使用することで、100万のハッシュを100％復元できることを発見しました。^[6]

MD5ハッシュの場合は 4 分 1 秒、
SHA-256の場合はそれぞれ 13 分 22 秒です。

切り捨て

他にテストされているアプローチは、組織固有識別子（48ビットMACアドレスの最初の24ビット）を削除してMACアドレスを切り捨てるというものです。^{[7]しかし、}組織固有識別子のスペース全体のうち0.1％しか割り当てられておらず、すべてのメーカーが割り当てられたMACアドレススペースを完全に活用しているわけではないため、これでは意味のあるプライバシー上の利点は得られません。^[8]さらに、メーカーは特定のデバイスに連続したアドレスブロックを頻繁に割り当てるため、使用中のデバイスのきめ細かいマッピングが可能になり、MACアドレスのごく一部だけでデバイスの種類を識別できるようになります。^[9]

アリとディオのアプローチ

既存のアプローチの欠点のため、より堅牢な匿名化のアプローチが学者によって開発されてきた。^[10]特に、ジュナデ・アリとウラジミール・ディオは次のようなアプローチを開発した。^[11]

Bcryptのような計算コストの高いハッシュ関数を使用して背景知識攻撃を防ぐ
結果のハッシュを切り捨ててK匿名性を実現する

結果として得られるハッシュがどの程度切り捨てられるかは、提供されるプライバシーと望ましい衝突率（匿名化されたMACアドレスが別のMACアドレスと重複する確率）との間のバランスを取る行為です。以前の研究では、誕生日のパラドックスの近似値を使用する場合、匿名セットのサイズを制御することは困難であることが示唆されています。^[12]代わりに、AliとDyoはデータセット内の全体的な衝突率を使用し、衝突が発生する確率pは、 m個のMACアドレスとn個のハッシュダイジェストがある場合に次のように計算できるとしています。したがって、「24ビットのダイジェストの場合、衝突率が1%未満のMACアドレスを最大168,617個保存できます」。 $p=1-(1-1/n)^{m-1}$

参考文献

^ 「Google マップはあなたの行動をすべて追跡しており、それを証明するウェブサイトがある」Junkee 2014 年 8 月 15 日2016 年 4 月 10 日閲覧。
^ 「iPhone があなたの行動を秘密裏に追跡している方法」Metro News 2014 年 9 月 28 日2016 年 4 月 11 日閲覧。
^ 「iInside 小売パンフレット: 屋内ロケーションテクノロジーの市場をリード…」 2014 年 3 月 10 日。
^ echo -n "112233445566"|md5sum = eb341820cd3a3485461a61b1e97d31b1
^ エコー -n "112233445567"|md5sum = 391907146439938c9821856fa181052e
^ マルクス、マティアス;ジマー、エフラム。ミュラー、トビアス。ブロッホベルガー、マクシミリアン。フェデラート、ハンネス（2018）。個人を特定できる情報をハッシュするだけでは十分ではありません。 Gesellschaft für Informatik eV ISBN 978-3-88579-675-6。
^ Fuxjaeger, P.; Ruehrup, S.; Paulin , T.; Rainer, B. (2016 年秋)。「道路交通分析のためのプライバシー保護 Wi-Fi モニタリングに向けて」IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine。8 ( 3): 63–74。doi : 10.1109 /MITS.2016.2573341。ISSN 1941-1197。S2CID 2646906 。
^ Demir, Levent; Cunche, Mathieu; Lauradoux, Cédric (2014-06-11). 「Wi-Fi トラッカーのプライバシーポリシーの分析」。2014 年物理分析ワークショップの議事録。Association for Computing Machinery。pp. 39–44。doi : 10.1145/ 2611264.2611266。ISBN 978-1-4503-2825-8.S2CID 2624491 。
^ Martin, Jeremy; Rye, Erik; Beverly, Robert (2016-12-05). 「粒度の高いデバイス推論のための MAC アドレス構造の分解」。第 32 回コンピュータセキュリティアプリケーション年次会議の議事録。米国カリフォルニア州ロサンゼルス: Association for Computing Machinery。pp. 78–88。doi : 10.1145 / 2991079.2991098。ISBN 978-1-4503-4771-6。
^ Feng, X.; Feng, Y.; Dawam, ES (2020 年 8 月)。「人工知能サイバーセキュリティ戦略」。2020 IEEE 信頼性、自律性、セキュアコンピューティングに関する国際会議、パーベイシブインテリジェンスとコンピューティングに関する国際会議、クラウドとビッグデータコンピューティングに関する国際会議、サイバーサイエンスとテクノロジーに関する国際会議 (DASC/PiCom/CBDCom/CyberSciTech)。pp. 328–333。doi : 10.1109 /DASC-PICom-CBDCom-Cyber SciTech49142.2020.00064。ISBN 978-1-7281-6609-4。
^ Ali , Junade; Dyo, Vladimir ( 2020-12-25 ). MAC アドレスの実用的なハッシュベース匿名性。pp. 572–579。doi : 10.5220/ 0009825105720579。ISBN 978-989-758-446-6。
^ Demir, L.; Kumar, A.; Cunche, M.; Lauradoux, C. (2018). 「プライバシーに対するハッシュの落とし穴」. IEEE Communications Surveys and Tutorials . 20 (1): 551–565. doi :10.1109/COMST.2017.2747598. ISSN 1553-877X. S2CID 3571244.

[1] 「Google マップはあなたの行動をすべて追跡しており、それを証明するウェブサイトがある」Junkee 2014 年 8 月 15 日2016 年 4 月 10 日閲覧。

[2] 「iPhone があなたの行動を秘密裏に追跡している方法」Metro News 2014 年 9 月 28 日2016 年 4 月 11 日閲覧。

[3] 「iInside 小売パンフレット: 屋内ロケーションテクノロジーの市場をリード…」 2014 年 3 月 10 日。

[4] -n "112233445566"|md5sum = eb341820cd3a3485461a61b1e97d31b1

[5] エコー -n "112233445567"|md5sum = 391907146439938c9821856fa181052e

[6] マルクス、マティアス;ジマー、エフラム。ミュラー、トビアス。ブロッホベルガー、マクシミリアン。フェデラート、ハンネス（2018）。個人を特定できる情報をハッシュするだけでは十分ではありません。 Gesellschaft für Informatik eV ISBN 978-3-88579-675-6。

[7] ^ Fuxjaeger, P.; Ruehrup, S.; Paulin , T.; Rainer, B. (2016 年秋)。「道路交通分析のためのプライバシー保護 Wi-Fi モニタリングに向けて」IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine。8 ( 3): 63–74。doi : 10.1109 /MITS.2016.2573341。ISSN 1941-1197。S2CID 2646906 。

[8] Demir, Levent; Cunche, Mathieu; Lauradoux, Cédric (2014-06-11). 「Wi-Fi トラッカーのプライバシーポリシーの分析」。2014 年物理分析ワークショップの議事録。Association for Computing Machinery。pp. 39–44。doi : 10.1145/ 2611264.2611266。ISBN 978-1-4503-2825-8.S2CID 2624491 。

[9] Martin, Jeremy; Rye, Erik; Beverly, Robert (2016-12-05). 「粒度の高いデバイス推論のための MAC アドレス構造の分解」。第 32 回コンピュータセキュリティアプリケーション年次会議の議事録。米国カリフォルニア州ロサンゼルス: Association for Computing Machinery。pp. 78–88。doi : 10.1145 / 2991079.2991098。ISBN 978-1-4503-4771-6。

[10] Feng, X.; Feng, Y.; Dawam, ES (2020 年 8 月)。「人工知能サイバーセキュリティ戦略」。2020 IEEE 信頼性、自律性、セキュアコンピューティングに関する国際会議、パーベイシブインテリジェンスとコンピューティングに関する国際会議、クラウドとビッグデータコンピューティングに関する国際会議、サイバーサイエンスとテクノロジーに関する国際会議 (DASC/PiCom/CBDCom/CyberSciTech)。pp. 328–333。doi : 10.1109 /DASC-PICom-CBDCom-Cyber SciTech49142.2020.00064。ISBN 978-1-7281-6609-4。

[11] ^ Ali , Junade; Dyo, Vladimir ( 2020-12-25 ). MAC アドレスの実用的なハッシュベース匿名性。pp. 572–579。doi : 10.5220/ 0009825105720579。ISBN 978-989-758-446-6。

[12] Demir, L.; Kumar, A.; Cunche, M.; Lauradoux, C. (2018). 「プライバシーに対するハッシュの落とし穴」. IEEE Communications Surveys and Tutorials . 20 (1): 551–565. doi :10.1109/COMST.2017.2747598. ISSN 1553-877X. S2CID 3571244.