Clairvoyance: Inferring Blocklist Use on the Internet
Clairvoyance: Inferring Blocklist Use on the Internet
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千里眼：推断互联网上的黑名单使用情况
DOI：
10.1007/978-3-030-72582-2_4
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Savage, Stefan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li, Vector Guo;Akitwate, Gautam;Levchenko, Kirill;Voelker, Geoffrey M.;Savage, Stefan
网络防御的斯台普斯之一是阻止互联网上一系列“已知不良”网站的往来流量。然而，很少有组织能够自己生成这样的列表，因此实际上这种方法取决于第三方“威胁情报”提供商的存在，这些提供商专门分发不受欢迎的IP地址的源。然而，使用这种策略的选择，更不用说为此目的信任哪些数据馈送，很少公开，因此对这些技术在野外的部署知之甚少。为了探讨这个问题，我们设计并实现了一种技术，以推断在远程主机上的主动流量阻塞，并通过一系列的测量，将阻塞与使用ofparticularIP blocklists相关联。在对22万台美国主机的试点研究中，我们发现多达四分之一的主机似乎基于某些威胁情报数据源进行了阻止，大约2%的主机使用我们评估的9个特定第三方阻止列表之一。
One of the staples of network defense is blocking traffic to and from a list of “known bad” sites on the Internet. However, few organizations are in a position to produce such a list themselves, so pragmatically this approach depends on the existence of third-party “threat intelligence” providers who specialize in distributing feeds of unwelcome IP addresses. However, the choice to use such a strategy, let alone which data feeds are trusted for this purpose, is rarely made public and thus little is understood about the deployment of these techniques in the wild. To explore this issue, we have designed and implemented a technique to infer proactive traffic blocking on a remote host and, through a series of measurements, to associate that blocking with the use ofparticularIP blocklists. In a pilot study of 220K US hosts, we find as many as one fourth of the hosts appear to blocklist based on some source of threat intelligence data, and about 2% use one of the 9 particular third-party blocklists that we evaluated.
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