Eine neue Art, deinen Standort nachzuweisen

In vielen Situationen ist es wichtig zu bestätigen, dass eine Person oder ein Objekt da ist, wo sie sagen, dass sie sind. Das kann Dinge umfassen wie Fahrzeuge, die ihren Standort nachweisen müssen, um auf bestimmte Dienste zugreifen zu können, oder Bilder aus Konfliktgebieten. Es gibt Methoden, die als Proof-of-Position-Algorithmen bekannt sind und dafür entwickelt wurden, zu helfen. Sie ermöglichen es Objekten, Beweise für ihren aktuellen Standort zu liefern.

GPS kann wie eine einfache Lösung scheinen, um den Standort zu bestimmen. Allerdings können GPS-Signale getäuscht oder manipuliert werden, was es in einigen Fällen unzuverlässig macht.

Das Problem, den eigenen Standort nachzuweisen, wird komplizierter, wenn es keine zuverlässige zentrale Autorität gibt. Wenn es zum Beispiel Überwachungskameras gibt, die von einer vertrauenswürdigen Agentur betrieben werden, wäre es einfach, den angegebenen Standort einer Person zu überprüfen. Wenn dieses System jedoch kompromittiert wird, wäre es nicht mehr zuverlässig. Deshalb gibt es einen Bedarf an Methoden, die nicht auf eine zentrale Autorität angewiesen sind.

#Der Bedarf an Dezentralisierung

Dezentralisierung allein reicht nicht aus. Die Offenlegung der Position einer Person kann ihre Sicherheit gefährden. Daher muss jede Methode zum Nachweis der Position auch die Privatsphäre der Beteiligten schützen. Das bedeutet, dass Individuen ihren Standort nachweisen können, ohne ihn jedem zu offenbaren. Darüber hinaus sollten solche Methoden auch in Umgebungen funktionieren, in denen einige Nutzer möglicherweise nicht die Wahrheit über ihren Standort sagen.

Mit diesen Punkten im Hinterkopf zielt dieser Artikel darauf ab, eine Methode zum Nachweis der Position zu skizzieren, die dezentralisiert, die Privatsphäre schützt und widerstandsfähig gegen Angriffe ist.

#Hintergrund

Es gibt viele Vorschläge, um das Problem des Nachweises des Standorts anzugehen. Viele dieser Methoden führen jedoch Vertrauensannahmen ein oder haben zentrale Elemente, die für Umgebungen, in denen Vertrauen nicht garantiert ist, nicht geeignet sind.

Ein Beispiel, APPLAUS, behandelt Probleme wie Kollusion durch Methoden wie Graph-Clustering. Obwohl es einige wertvolle Beiträge hat, ist es immer noch auf einen zentralen Server angewiesen, um die Anzahl der Agenten an bestimmten Standorten zu speichern. Unsere Methode hängt nicht von einem solchen Server ab.

Eine andere Methode namens SHARP bietet einen Weg, Nähen zu testen, ohne echte Standortdaten an einen Server weiterzugeben. Allerdings birgt sie immer noch Risiken, wenn Nutzer gezwungen sind, falsche Informationen bereitzustellen.

Die Vouch+-Methode versucht, eine dezentrale Lösung zu bieten, geht jedoch davon aus, dass ausgewählte Nachweis-Anbieter ehrlich sind. Das ist eine starke Annahme, und unser Ansatz zielt darauf ab, jegliche Unehrlichkeit zu erkennen.

#Überblick über die vorgeschlagene Methode

Dieser Artikel stellt eine neue Methode zum Nachweis der Position vor, die Tree-Proof-of-Position (T-PoP) genannt wird. T-PoP ist dezentralisiert und verlässt sich nicht auf eine zentrale Autorität, um seine Nachweise zu verifizieren. Ausserdem schützt es die Privatsphäre, da Nutzer ihren Nachweis berechnen können, ohne ihren tatsächlichen Standort preiszugeben.

Unsere Methode funktioniert gut in herausfordernden Umgebungen, in denen einige Teilnehmer möglicherweise nicht ehrlich sind. Sie läuft in angemessener Zeit ab und ist damit für Geräte mit begrenzten Ressourcen geeignet, wie sie im Internet der Dinge (IoT) zu finden sind.

#Schlüsselkomponenten von T-PoP

#Agenten

Jeder, der am T-PoP-Protokoll teilnimmt, wird als Agent bezeichnet. Agenten haben eine echte Position und eine behauptete Position. Sie können behaupten, sich an einem anderen Ort zu befinden als sie tatsächlich sind, was Lügen ermöglicht.

#Umgebung

Agenten arbeiten in einem Raum, in dem sie interagieren können. Jeder Bereich, der den Bedürfnissen des Algorithmus entspricht, kann verwendet werden.

#Position

Jeder Agent hat eine echte Position und eine behauptete Position. Sie können wählen, eine andere Position als ihre tatsächliche zu behaupten.

#Agentenzustände

Agenten haben drei Zustände: Ehrlichkeit, Zwang und Position. Ein ehrlicher Agent gibt seine wahre Position an. Ein zum Zwang gezogener Agent könnte fälschlicherweise behaupten, einen unehrlichen Agenten zu sehen.

#Beweiser

Ein Agent, der seinen behaupteten Standort nachweisen möchte, wird als Beweiser bezeichnet. Er initiiert den Nachweisprozess.

#Zeuge

Wenn ein Agent einen anderen Agenten sehen kann, kann er als Zeuge benannt werden. Zeugen können die Aussagen des Beweisers bestätigen.

#Genehmigungen

Wenn ein Zeuge bestätigt, dass er den Beweiser sieht, wird dies als Genehmigung aufgezeichnet. Eine bestimmte Anzahl von Genehmigungen ist erforderlich, um die Behauptung des Beweisers zu validieren.

#Schritte im T-PoP-Protokoll

Das T-PoP-Protokoll funktioniert in drei Hauptphasen: Commit, Baumaufbau und Verifizierung.

#Commit-Phase

In der ersten Phase erstellt jeder Agent ein Commitment zu seiner behaupteten Position mithilfe kryptografischer Methoden. Dieses Commitment verhindert spätere Änderungen und kann der Öffentlichkeit verborgen bleiben. Die Commitments werden in ein dezentrales Netzwerk hochgeladen, was sicherstellt, dass sie nicht geändert werden können.

#Baumaufbau-Phase

Nachdem sie sich zu ihrer Position bekannt haben, erstellt der Beweiser eine Baumstruktur. Diese Struktur verbindet sich mit anderen nahegelegenen Agenten, die als Zeugen fungieren. Der Baum hat eine feste Höhe und spezifische Regeln, um zu verhindern, dass Agenten denselben Zeugen mehrfach benennen.

#Verifizierungsphase

In dieser letzten Phase wird der Baum des Beweisers bewertet. Zeugen müssen entweder den Beweiser genehmigen oder nicht. Wenn genug Genehmigungen gemäss den Regeln des Baumes eingehen, gilt die Behauptung des Beweisers als gültig.

#Umsetzung von T-PoP

T-PoP ist so konzipiert, dass es an verschiedene Anwendungen anpassbar ist. Es kann von Fahrzeugen verwendet werden, um ihren Standort in einer Stadt nachzuweisen, oder von Personen, die Smartphones nutzen. Der Algorithmus ist nicht zu ressourcenintensiv, was ihn für eine Vielzahl von Geräten praktisch macht.

#Identitätsmanagement

Das Identitätsmanagement in T-PoP kann auf verschiedene Weisen durchgeführt werden. Ein dezentrales System zur Verifizierung sozialer Identitäten kann verwendet werden. Dieser Ansatz hat den Nachteil öffentlicher Identitäten, hilft jedoch, zu bestätigen, dass der Beweiser eine reale Person ist.

#Kommunikationssicherheit

Um die Kommunikation sicher zu halten, können etablierte Protokolle wie TLS 1.3 implementiert werden. Dies stellt sicher, dass Nachrichten vertraulich und authentisch bleiben.

#Notarizing Position Proofs

Sobald ein Nachweis der Position erlangt wurde, kann er auf einem dezentralen Ledger oder einem Peer-to-Peer-Dateifreigabenetzwerk notariell beglaubigt werden. Dies stellt sicher, dass andere Agenten das Ergebnis mit denselben Eingaben überprüfen können.

#Mathematische Modellierung von T-PoP

Wir erkunden auch ein mathematisches Modell von T-PoP, um zu helfen, wie gut das System läuft. Dieses Modell kann Designern helfen, die besten Betriebsbedingungen basierend auf ihren Bedürfnissen auszuwählen.

#Leistung bewerten

Das Modell hilft bei der Messung zweier wichtiger Bereiche: Sicherheit und Zuverlässigkeit. Sicherheit bezieht sich darauf, wie gut das System unehrliche Agenten erkennt, während Zuverlässigkeit die Fähigkeit beschreibt, ehrliche Agenten zu identifizieren.

#Agentenzustände im Modell

In unserem Modell werden Agenten nach ihrer Ehrlichkeit, Zwang und behaupteten Position kategorisiert. Dies hilft, ein klares Bild davon zu bekommen, wie das System unter verschiedenen Bedingungen funktioniert.

#Genehmigungen und Baumstruktur

Der Kern von T-PoP besteht darin zu bewerten, ob genügend Genehmigungen in der Baumstruktur vorhanden sind. Das Modell überprüft, ob jeder Kind-Agent seinen Eltern genehmigt, ob jede Eltern genug Kinder hat und ob alle Knoten im Baum einzigartig sind.

#Herausforderungen angehen

T-PoP plant auch für potenzielle Herausforderungen, wie z.B. Platonangriffe, bei denen unehrliche Agenten verschwören, um einander zu genehmigen. Das Modell analysiert die Wahrscheinlichkeit, dass dies passiert, und bietet Methoden, um diese Angriffe zu adressieren.

#Agentenbasierte Simulationen

Wir haben auch Simulationen durchgeführt, um die Leistung von T-PoP zu testen. Diese Simulationen helfen zu verstehen, wie gut das System in Hochdichte- und Niedrigdichte-Szenarien funktioniert.

#Niedrigdichte-Szenarien

In Niedrigdichte-Setups sind weniger Agenten vorhanden. Diese Szenarien helfen, zu bewerten, wie T-PoP funktioniert, wenn nicht viele Agenten Genehmigungen unterstützen.

#Hochdichte-Szenarien

Im Gegensatz dazu gibt es in Hochdichte-Situationen viele Agenten in einem kleineren Bereich. Tests unter diesen Bedingungen zeigen, wie T-PoP funktioniert, wenn viele Agenten gleichzeitig interagieren.

#Ergebnisse und Beobachtungen

Die Ergebnisse der Simulationen zeigen, dass T-PoP ein hohes Mass an Sicherheit und Zuverlässigkeit aufrechterhält. Es kann Szenarien mit unehrlichen Agenten effektiv bewältigen, während es gültige Nachweise für ehrliche Agenten liefert.

#Parameter anpassen

Nutzer können verschiedene Parameter anpassen, um das gewünschte Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Zuverlässigkeit zu erreichen. Zum Beispiel kann das Ändern der Schwellenwerte beeinflussen, wie einfach es für einen Agenten ist, seinen Standort nachzuweisen.

#Fazit

T-PoP bietet eine vielversprechende Lösung, um Positionen nachzuweisen, ohne sich auf eine zentrale Autorität zu verlassen und dabei die Privatsphäre zu wahren. Die Methode ist robust und wurde durch Simulationen validiert, was sie für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet macht. Ihr Open-Source-Code ermöglicht es, weiter zu erforschen und anzupassen, basierend auf spezifischen Bedürfnissen.

T-PoP stellt einen Fortschritt sicher, dass die behauptete Position einer Person in herausfordernden Umgebungen zuverlässig überprüft werden kann. Egal ob für Fahrzeuge in städtischen Gebieten oder für Personen in unterschiedlichen Umgebungen, T-PoP zielt darauf ab, die Zuverlässigkeit der Standortverifikation zu verbessern, ohne die Sicherheit und Privatsphäre seiner Nutzer zu opfern.