How does the external de-anonymization affect the users’ anonymity guarantee of mixed networks?

La sociedad de la información en la que vivimos está fundamentada en dos pilares: la privacidad y el anonimato. Esta sociedad está evolucionando rápidamente a una era online gracias a la digitalización. Esta transición genera algunas dudas sobre cómo nuestros datos privados y nuestro anonimato se gestiona dentro del mundo virtual y cómo de anónimos de verdad somos. En algunas redes, como la blockchain, cada acción ejecutada por los usuarios se guarda y se enumera en dicho sistema. Esto implica que un ataque o evento no esperado en la red podría revelar datos personales y confidenciales de los usuarios. Ese es exactamente el foco de esta tesis: Cuantificar el impacto de la externa de-anonimización en mix networks. En otras palabras, ¿Cómo sabemos cuánto cambió el anonimato proporcionado por la red después de un evento de de-anonimización?
En este proyecto analizaremos un tipo específico de red llamada red mixta donde los mensajes enviados por los usuarios pasan por una serie de componentes llamados mixes que mezclan todos los mensajes entrantes y preparan un orden aleatorio para reenviarlos al siguiente salto, que podría ser otra mix o el destinatario deseado. Dado que esta red mixta está altamente interconectada, un evento de anonimización que afecta usuario (directamente) solo a un usuario, podría cambiar drásticamente el anonimato total proporcionado por la mix-net al disminuir número efectivo de usuarios involucrados en la comunicación no solo por uno (que sería lo que intuitivamente pensemos), sino por más.
La investigación y el enfoque realizados en este documento se centra en varias métricas utilizadas como herramientas para mostrar por qué la reducción en el número total de usuarios efectivos de la red (effective anonymity set size en inglés) a través de un evento externo de de-anonimización puede afectar negativamente a los usuarios restantes, más allá de la simple disminución del tamaño de la red.
El objetivo final es diseñar un sistema que sea lo suficientemente resistente como para que apenas se vea afectado cuando un usuario sea de-anonimizado. Lo que significa que la red objetivo que deseamos alcanzar debe poder disminuir el impacto que tiene un evento de pérdida de anonimato sobre la red mixta, siendo el ultimate goal que la red mantenga el mismo nivel de anonimato proporcionado a los usuarios antes y después de dicho evento.

Privacy and Anonymity are the two main important topics of the quickly transitioning society to an online era thanks to Digitalization. This transition does generate some hesitations regarding our private data and our anonymity inside the virtual world. In some online networks, such as blockchain, every action executed by the users is saved and listed at the system. This could imply that a possible attack or non-expected event in the network could reveal sensitive personal data of the users. And that is exactly the goal of this thesis: Quantifying the impact of external de-anonymization in mix networks or How does the external de-anonymization affect the users’anonymity guarantee of mix networks? In other words, how do we know how much the anonymity provided by the network changed after a de-anonymization event took place.
In this thesis we will look into a specific type of network called mix network where the messages sent by the users go through a series of components called mixes that shuffle all the inbound messages and prepare a random order to forward them to the next hop that could be another mix or the actual desired recipient. Since this mix network is highly interconnected, a de-anonymization event affecting only one user (directly) could severely change the total anonymity provided by the system by decreasing the effective number of users involved in the communication not only by one, but more.
The research and approach done in this paper are focused on several metrics used as a tool to show why the reduction in the total number of effective users of the network (effective anonymity set size) through an external de-anonymization event can negatively affect the remaining users.
The ultimate goal is to design a system that is resilient enough to be hardly affected when a user is de-anonymized. Meaning that the desirable network must be able to decrease the impact that a de-anonymized event has over the mix network. Being the final purpose that the network maintains the same level of anonymity provided to users before and after said event.