VPN is primarily used to encrypt your network traffic and identity online securely from a private location. This can be used as a safety measure to prevent theft of personal data. It also allows its user to change the geolocation to wherever they want which unlocks the possibility to use another country's services. Related work has shown that there are also downsides to using VPN services. Some VPN solutions do have security problems that its user could be unaware of. This study explored the experience and beliefs surrounding the usage of VPN while browsing the internet from people with software expertise. Interviews were conducted with people in different areas surrounding usage of VPN services to get a deeper understanding of why VPN is used and to what extent they believe VPN is providing anonymity and security of their data. The findings from this study is that the main reason to use a VPN is to access unavailable services. These services can vary from content online that is not available in the region from where you access the internet to services that are work related and locked to specific networks. Another finding was also that among these people the belief that the use of a VPN was enough to make a user anonymous by itself is controversial.

Tor and VPNs are used by many to be anonymous and circumvent censorship on the Internet. Therefore, traffic analysis attacks that enable adversaries to link users to their online activities are a severe threat. One such attack is Website Fingerprinting (WF), which analyses patterns in the encrypted traffic from and to users to identify website visits. To better understand to which extent WF can identify patterns in VPN traffic, there needs to be a deeper exploration into which extent background traffic in VPNs impacts WF attacks, which is traffic in the stream that the adversary does not wish to classify. This thesis explores how different background traffic types affect WF on VPN traffic. It is done by using existing VPN datasets and combining them into datasets which simulate a VPN tunnel where both foreground and background traffic is sent simultaneously. This is to explore how different kinds of background traffic affect known state-of-the-art WF attacks using Deep Learning (DL). Background traffic does affect DL-based WF attacks, but the impact on accuracy is relatively small compared to the bandwidth overhead: 200 % overhead reduces the accuracy from roughly 95 % to 70 %. WF attacks can be trained without any background traffic, as long as the overhead of the background traffic is smaller than 2 %, without any impact on accuracy. WF attacks can also be trained with background traffic from other applications than what it is tested on, as long as the applications produce similar traffic patterns. For example, traffic from different pre-recorded streaming applications like Netflix and YouTube is similar enough, but not traffic from pre-recorded and live streaming applications such as Twitch. Also, having access to the size of the packets makes WF attacks better than if the size is obscured, making VPNs probably more vulnerable than Tor to WF attacks. Thesis artefacts are available at: https://github.com/gustavRehnholm/wf-vpn-bg / Tor och VPN:er används av många för att ge anonymitet och kringgå censurera i Internet. Därför är trafikanalysattacker som gör det möjligt för angripare att länka användaren till sina onlineaktiviteter ett allvarligt hot. En sådan attack är Website Fingerprinting (WF), som analyserar mönster i den krypterade trafiken mellan användaren och reläet med målet att identifiera webbplatsbesök. För att bättre förstå i vilken ut-sträckning WF kan identifiera mönster i VPN-tunnlar måste det finnas en djupare undersökning i vilken utsträckning bakgrundstrafik i VPN-tunnlar påverkar WF-attacker, trafik i VPN-tuneln som WF-attackeraren inte försöker klassificera. Målet med denna avhandling är att undersöka hur bakgrundstrafik, i olika kombinationer, påverkar WF på VPN-tunnlar. Det görs genom att använda befintliga VPN-datauppsättningar och kombinera dem till datauppsättningar som simulerar en VPN-tunnel där både förgrunds- och bakgrundstrafik skickas samtidigt. Detta är att utforska hur olika typer av bakgrundstrafik påverkar kända WF-attacker med hjälp av djupinlärning. Bakgrundstrafik har en påverkan på djupinlärnings baserade WF-attacker, men påverkan på WF noggrannheten är relativt liten jämfört med overheaden som behövs: 200 %overhead minskar noggrannheten från ungefär 95 % till 70 %. WF-attacker kan tränas utan bakgrundstrafik, så länge bakgrundstrafikens overhead är mindre än 2 %, utan att det påverkar noggrannheten. WF-attacker kan också tränas med bakgrundstrafik från andra applikationer än vad den testas på, så länge applikationerna producerar liknande trafikmönster. Till exempel är trafik från olika förinspelade streamingapplikationer som Netflix och YouTube tillräckligt lik, men inte trafik från förinspelade och livestreamingapplikationer som Twitch. Det är också tydligt att ha tillgång till paketstorlek gör klassificeraren bättre, vilket gör VPN:er förmodligen mer sårbar än Tor. Avhandlingsartefakter finns på följande hemsida: https://github.com/gustavRehnholm/wf-vpn-bg

The activity based workplace model is becoming more and more com- mon and the Swedish Insurance Agency is an authority that has em- braced this model. The new way of working means that more employ- ees work from home or another place than the office. The new working model needs IT solutions that can handle communication and secure document management. This has caused two problems at the Swedish Insurance Agency. The first problem is concerning confusion about how employees should connect correctly to the authority’s conference room equipment. The solution proposal should be able to evaluate if the correct equipment has been connected and present connection status information. The second is for connection to the authority’s Private Network (VPN). The problem is that users often lose or not get proper connection to the network devices when they connect through VPN. A technical solution for each problem were developed. The application for connection against conference room equipment evaluates that the user has a USB dock (with more components connected to it) connected, that the user has network connection and that the USB dock driver has installed correctly. Usability test showed that the application works as intended, except some confusion about the navigation, which was corrected. The application for VPN connection visually shows the user through an icon in the taskbar if the user is properly connected to VPN or not. The application also got the option of calling a connection script if the user loses connection. Evaluation based on Requirements Specifi- cation showed that both applications could meet their requirements and the applications were packaged and distributed to employees at the Swedish Insurance Agency. / Aktivitetsbaserad arbetsmodell blir mer och mer vanligt och Försäkringskassan är en myndighet som anammat detta arbetssätt. Det nya sättet att jobba innebär att fler anställda jobbar hemifrån eller annan plats. Arbetssättet medför att det behövs IT-lösningar som kan hantera bland annat kommunikation och säker dokumenthantering. Det har gett upphov till två problem på Försäkringskassan. Det första problemet är förvirring kring hur anställda skall koppla upp sig korrekt mot Försäkringskassans konferensrumsutrustning. Lösningsförslaget skall kunna utvärdera ifall korrekt utrustning har kopplats in och presentera information gällande anslutningsstatus. Det andra gäller uppkoppling mot Försäkringskassans Virtuella Privata Nätverk (VPN). Problemet gäller att användare ofta tappar eller inte får korrekt anslutning till nätverksenheterna då de ansluter sig via VPN. Ett tekniskt lösningsförslag för respektive problem utvecklades. Applikationen gällande uppkoppling mot konferensrumsutrustning utvärderar att användaren har USB-docka (med fler komponenter ansluten till den) ansluten, att användaren har nätverksuppkoppling samt att drivrutin för USB-docka har hunnit installerats. Användbarhetstest visade på att applikationen fungerar som tänkt, förutom lite förvirring kring navigation, vilket korrigerades. Applikationen gällande VPN- uppkoppling visar visuellt för användaren genom en ikon i aktivitetsfältet om användaren är korrekt ansluten till VPN eller inte. Applikationen fick också inbyggt alternativet att ropa på ett uppkopplingsskript om användaren tappar anslutning. Utvärdering utifrån Kravspecifikation visade att båda applikationerna kunde uppnå sina krav och applikationerna har paketerats och distribuerats till anställda på Försäkringskassan.