Selon des travaux de recherche dirigés par le professeur Sambuddah Chakravarty, de l’université Columbia aux Etats-Unis, l’anonymat offert par un outil comme Tor serait en partie illusoire. En se basant sur des techniques d’analyse de trafic fondées sur les caractéristiques intrinsèques des réseaux de communication à faible taux de latence comme Tor, les chercheurs parviennent à identifier 100 % des sources de trafic en laboratoire, et 81,4 % des utilisateurs d’un nœud public (avec toutefois un taux de faux positifs de 6,4 %).
La détection du trafic Tor repose sur les caractéristiques du réseau d’anonymisation qui, pour fournir une qualité de service acceptable, veille notamment au délai séparant l’arrivée de deux paquets de données. Conséquence : un adversaire doté de moyens importants peut mettre sur pied une attaque basée sur l’observation du trafic en quelques points du réseau. « Si la capacité actuelle des réseaux rend, à cette échelle, complexe le monitoring réseau au niveau des paquets, des assaillants peuvent potentiellement utiliser des fonctions de monitoring certes moins fiables, mais prêtes à l’emploi », écrivent les chercheurs.
C’est tout l’intérêt de leur étude : montrer que l’identification d’utilisateurs Tor est possible avec un outil aussi largement diffusé que Cisco NetFlow. La méthode mise au point se base sur une perturbation du trafic côté serveur et sur la détection de ces perturbations côté client, via des analyses statistiques (voir schéma ci-dessous).
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