A recently proposed defense for the anonymity network Tor uses preload lists of domains to determine what should be cached in the Domain Name System (DNS) caches of Tor relays. The defense protects against attacks that infer what is cached in Tor relays. By having domains continuously cached (preloaded), the cache will become independent of which websites have been visited. The current preload lists contain useless domains and have room for improvement. The objective of this project is to answer the question of "How can we generate better preload lists?" and to provide improved methods for generating preload lists, with the ultimate goal of generating better preload lists that the Tor Project can benefit from. We further developed existing tools to use web crawling to find more useful domains, as well as implementing filtering to remove useless domains from the preload lists. The results of this project showed promising results, as the useless domains decreased by an average of around 57% and more useful domains were found. / Ett nyligen föreslaget försvar för anonymitetsnätverket Tor använder preload listor av domäner för att avgöra vad som ska cachelagras i domännamnssystemets (DNS) cacher för Tor reläer. Försvaret skyddar mot attacker som avgör vad som cachelagras i Tor relärer. Genom att ha domäner kontinuerligt cachade (förladdade), blir cachen oberoende av vilka websidor som har besökts. De nuvarande preload listorna innehåller värdelösa domäner och har utrymme för förbättring. Syftet med detta projekt är att svara på frågan "Hur kan vi generera bättre preload listor?" och att bidra med förbättrade metoder för att generera preload listor, med det ultimata målet att generera bättre preload listor som Torprojektet kan dra nytta av. Vi vidareutvecklade befintliga verktyg till att använda webbkrypning för att hitta mer användbara domäner, samt implementerade filtrering av värdelösa domäner från preload listorna. Detta projekt visade lovande resultat, då de värdelösa domänerna minskade med i genomsnitt ungefär 57% och mer användbara domäner hittades.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kau-93012 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Bahmiary, Daniel |
| Publisher | Karlstads universitet, Institutionen för matematik och datavetenskap (from 2013) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0021 seconds