データプライバシーデー特別企画 - メタデータ監視とNym

NymのチーフサイエンティストであるClaudia Diaz氏を迎え、メタデータの仕組み、現代の監視社会におけるその重要な役割、メタデータが暴露する個人情報、そして私たちがプライバシーを取り戻すために取れる対策について探求する、Nymの特別企画です。

このトランスクリプトは、Nymが公開した元のビデオトランスクリプト (新しいタブで開く)のアクセシブルなコピーです。読みやすさのために軽く編集されています。

イントロ (0:04)

通信のメタデータとは何でしょうか？それは、実際に話されている内容以外の、通信に関するすべての情報を指します。これには、例えば、通信の発信元、宛先、情報が送信された時間、送信された情報の量、そして交換されるパケットのタイミングやサイズなど、検出可能なあらゆるパターンが含まれます。

通信のメタデータ (0:27)

通信のメタデータは、TCP/IP、HTTP、UDP、FTPなど、すべてのインターネットプロトコルにおいてデフォルトで公開されています。エンドツーエンドの暗号化でコンテンツを保護するTLSやセキュアDNSのような安全なプロトコルでさえ、発信元、宛先、タイミング、長さなどの通信のメタデータは依然として表示されます。

では、この情報は公開されているとして、誰に対してでしょうか？誰がそれを取得できるのでしょうか？

誰がメタデータにアクセスできるのか (1:10)

インターネット通信の仲介者として、この通信のメタデータにアクセスできるエンティティは多数存在します。これには、インターネットサービスプロバイダー、エクスチェンジ、自律システム、BGPルーター、そして一般的なインターネットバックボーンの参加者など、インターネットインフラストラクチャの主要なプレーヤーが含まれます。彼らは大量の通信のメタデータにアクセスすることができます。

しかし、Wi-Fiルーターやローカルエリアネットワークを運営している人、あるいはローカルで盗聴できる人など、小規模なプレーヤーであっても、通信のメタデータにアクセスすることができます。そしてもちろん、NSAのような国家レベルの敵対者が、あらゆる種類のインテリジェンスを抽出するために、大規模にメタデータを収集し分析していることはよく知られています。

なぜメタデータが重要なのか (2:00)

メタデータが収集および悪用するのに非常に興味深いデータタイプである理由は他にもあります。メタデータはコンピューターの言語を話すため、機械可読（マシンリーダブル）です。基本的には、コンピューターが通信を発信元から宛先まで適切な方法でルーティングできるようにするための言語なのです。したがって、機械可読であるということは、機械が大規模にそれを簡単に理解できることを意味します。これは、人々が特定の言葉の使い方をしたり、ニュアンスがあったりして解釈がはるかに難しい人間の自然言語とは対照的です。一方、メタデータは非常に簡単です。

また、コンテンツよりもデータ量がはるかに少ないという特徴もあります。例えば、ユーチューブの動画を考えてみてください。コンテンツ自体は数ギガバイトになることもありますが、メタデータには、動画のURL、含まれるバイト数、視聴された時間などが含まれるだけです。そのため、実際のコンテンツよりもはるかに少なくなり、サイズの観点からも管理しやすいのです。

メタデータはまた、コンテンツよりも保護のレベルがはるかに低いです。人々の通信を単に傍受してコンテンツを覗き見ることは合法ではなく、法律で保護されています。しかし、メタデータはそれほど機密性が高いとは見なされていないため、保護のレベルがはるかに低くなっています。そのため、多くのエンティティがこのメタデータを合法的に収集し、人々がインターネット上で何をしているかについての情報を得るために分析することができます。

では、これは大問題なのでしょうか？「まあ、ただのメタデータだし。私が何を言っているか分からない限り、誰と何時に話しているかを知られることを本当に心配する必要があるの？」と言うこともできます。

メタデータが実際にどれほど非常に価値があると考えられているかを示す、いくつかの引用があります。NSAの法務顧問であるStewart Baker氏は、メタデータは誰かの人生のすべてを完全に物語っている、つまり十分なメタデータがあればコンテンツは本当に必要ない、と述べています。誰が何に興味を持っているか、その人のソーシャルネットワークは誰か、趣味は何か、意図は何か、関心事は何かを理解できるという点で、メタデータはそれほど強力なのです。実際に彼らが何を言っているかを聞く必要はなく、すべてのメタデータを観察できるだけで十分なのです。

また、Whitfield Diffie氏とSusan Landau氏は、著書『Privacy on the Line』の中で、通信インテリジェンスのバックボーンは暗号解読ではなくトラフィック分析であると述べています。これは、大規模に収集し、大規模に分析できるためであり、それによってすべての大きなパターン、つまり全体像を把握でき、そこから最も興味深い特定のターゲットにズームインして侵入することができるからです。しかし、まずはメタデータのトラフィック分析によってそれらを見つけ出すのです。

メタデータのトラフィック分析は、暗号技術を破ることなく暗号化されたコンテンツを復元するために使用されることさえあります。完璧な暗号技術があると仮定しましょう。どんなに暗号解読を行っても破ることはできず、秘密鍵は完全に秘密に保たれています。私たちは、このコンテンツが保護されており、敵対者がこのコンテンツについて知ることはできないと確信できるはずです。

しかし、通信のメタデータのトラフィック分析が、この暗号化されたコンテンツを明らかにするサイドチャネルとして機能する状況は数多く存在します。

メタデータ監視 (5:15)

一つの例は、HTTPSでウェブサイトを閲覧している場合です。原則として、このウェブサイトとの通信は暗号化されているため、あなたの通信を観察している人は、あなたがウェブサイト上のどの特定のページにアクセスしているかを知ることはできません。例えば、病気を調べるためにWebMDにアクセスした場合、観察者や盗聴者は「なるほど、WebMDの医療情報をチェックしているな」ということは分かりますが、どの特定の病気を探しているかまでは分かりません。

しかし、このシナリオで誰かが何をしているかを知る方法として、敵対者はまずサイト上のすべてのページをダウンロードし、各ページについて、通信回線上で見られるパケットのパターンを記録します。基本的には、どの方向にいくつのパケットが送られるか、これらのパケットのサイズはどれくらいか、そしてあるパケットから次のパケットまでのパケット間隔はどれくらいか、といったことです。

これを行うことで、これらの各ページのフィンガープリントを構築できます。そうすれば、ターゲットが暗号化されたサイトからページをダウンロードしているときに、各方向のパケット数とそのサイズを照合することで、ウェブページ自体が暗号化されていてそのコンテンツを知ることができないはずであっても、彼らがどの特定のウェブページを見ているかを推測することができます。

これは明らかに懸念すべきことです。エンドツーエンドの暗号化が可能であっても、通信のプライバシーを保護するという点では、私たちはまだ目標には程遠い状態にあります。

プライベートな通信のためのウィッシュリスト (6:40)

では、完全に安全な通信ネットワークが提供すべきもののウィッシュリストを作成するとしたら、私たちが求める特性とは何でしょうか？

当然のことながら、暗号化されたチャネルを通じてユーザーが何を言っているかを保護したいと考えます。エンドツーエンドの暗号化は、それを達成するためのすでに非常に重要なステップです。しかしそれだけでなく、ユーザーが誰と通信しているか、つまり通信相手は誰か、誰からパケットを受信しているか、あるいは誰にパケットを送信しているかも隠したいと考えます。また、場所、つまりどこから通信しているか、いつ、どのくらいの時間通信しているか、何バイトのデータを交換しているか、そして通信におけるその他のあらゆるパターンも隠したいのです。さらに言えば、誰かがそもそも通信しているかどうかさえも隠したいとまで言えるでしょう。

これらはすべて、匿名通信システムが提供を目指している特性であり、ソリューションの領域において、ミックスネットはこれらの種類の特性を提供するために私たちが持っている最良のソリューションの一つです。