Виртуальные частные сети являются одними из важнейших инструментов для обеспечения конфиденциальности, позволяя пользователям обходить слежку и сохранять анонимность в интернете.
Однако у традиционных VPN есть серьезный недостаток: весь трафик проходит через серверы, контролируемые централизованными организациями, что ставит под угрозу конфиденциальность и открывает двери для цензуры.
Проблема централизации особенно остро проявилась недавно, когда несколько VPN-приложений были удалены из бразильского App Store, что вызвало опасения о возможных репрессиях со стороны правительства.
VPN исчезают из бразильского App Store
За последние несколько дней в бразильском App Store были удалены такие популярные VPN-приложения, как NordVPN, ExpressVPN, ProtonVPN и Surfshark.
In Brazil, a significant upheaval in digital privacy and access to information is unfolding, as a notable number of reputable VPN services—including NordVPN, ExpressVPN, Surfshark, and VyprVPN—have vanished from the local iOS App Store. This move is widely believed to comply with… pic.twitter.com/0bP9LwKb4M
— Geopolitics & Empire (@Geopolitics_Emp) August 20, 2024
ProtonVPN прокомментировал ситуацию, заявив: «Нам известно о проблемах в Бразилии», отметив при этом, что это может быть ошибка или результат «скрытого приказа о цензуре» от Apple.
Предполагаемый блок в App Store совпал с усилением критики в адрес бразильского правительства за цензуру в интернете, которая обострилась на фоне конфликта с социальной сетью X.
После конфликта между Илон Маском и судьей Верховного суда Бразилии Александром де Мораесом, компания X закрыла свой офис в стране, отказавшись выполнить требование правительства о блокировке определённых аккаунтов.
В июле, подобным образом были удалены 25 VPN приложений из российского App Store.
Независимо от причин блокировки популярных VPN, очевидно, что централизация играет свою роль. Позиция Apple как «стража» для iOS-экосистемы создает уязвимое место для возможной цензуры.
В отличие от традиционных VPN, децентрализованные VPN (DVPN) передают трафик через распределённые узлы, которые управляются отдельными пользователями. DVPN, основанные на блокчейне, внедряют модель peer-to-peer, исключая зависимость от централизованных провайдеров.
Слежка и конфиденциальность
Хотя провайдеры VPN заявляют, что обеспечивают конфиденциальность, большинство из них всё же ведут журналы данных пользователей и могут передавать их по запросу правоохранительных органов. Для приверженцев абсолютной приватности это подрывает весь смысл использования VPN для защиты от слежки.
DVPN считаются более конфиденциальными, так как в таких сетях отсутствует централизованный оператор, который ведет учет трафика.
«Как и в других децентрализованных сетях, следить за DVPN почти невозможно, если только один субъект не контролирует значительную часть серверных узлов. По мере роста сети их компрометация становится всё более сложной.»
vpnРоссия
Токеномические модели
Для стимулирования участия многие DVPN используют токеномические модели, основанные на блокчейнах и криптовалютах. Токены используются для оплаты услуг VPN, а вознаграждения распределяются между узлами-серверами.
В таких сетях любой желающий может запустить узел и передавать данные. Некоторые DVPN также применяют модель стейкинга, при которой вознаграждения зависят от количества заблокированных токенов.
Дополнительные меры, такие как шифрование и доказательства с нулевым разглашением, обеспечивают дополнительные гарантии конфиденциальности, гарантируя, что даже прямые подключения между участниками сети остаются защищёнными и не раскрывают их личную информацию.
Наш процесс рецензирования основан на тщательном исследовании и объективности. Все материалы проходят многоуровневую проверку на соответствие высоким стандартам качества и точности, обеспечивая надёжную информацию для принятия обоснованных решений.
Леся – ведущий дата-аналитик в проекте VPRussia, обладает более чем 5-летним опытом в области анализа данных и разработки аналитических решений. С образованием в области математики и компьютерных наук, Леся специализируется на использовании Python, R и SQL для обработки и анализа больших данных. Её ключевые задачи включают сбор и анализ данных о пользователях VPN-сервисов, разработку моделей для оценки их эффективности, а также создание отчетов и визуализаций для команды и руководства.