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我们通常有两种方法可以保护在线隐私：VPN和Tor将是你的首选解决方案。但在Web Summit的独家采访中，Chelsea Manning和Harry Halpin 解释了为什么像VPN这样的传统隐私工具在AI监控时代会失败，以及 NymVPN的混合网络技术如何成为真正数字匿名的解决方案。
前美国陆军情报分析师Chelsea Manning针对社会的数字威胁了如指掌。在 2010 年向维基解密泄露军事和外交文件后，于2010年被捕，并于 2013 年被定罪并被判处 35 年监禁。Manning 在监狱里度过了近七年。尽管她的过去存在争议，但她在揭露系统性侵权方面的作用继续影响着关于隐私、数字权利和监控道德的讨论。
元数据比“你”更知道“你是谁”
Nym Technology首席执行官Harry Halpin，他引用了美国国家安全局（National Security Agency）前局长的一句话：“我们根据元数据杀人”。随着我们进入一个更加不稳定的地缘政治时代，随着国家控制和监控的加强，对抵抗审查和保护数字隐私的工具的需求从未像现在这样迫切。
图源：Cybernews
对Amazon云数据库的研究发现，公开的元数据显示账户ID与拥有它们的公司之间存在明显的联系。在某些情况下，暴露的数据甚至包括员工姓名，这些姓名可以在 LinkedIn 上与他们的雇主进行交叉引用。元数据是信息的金矿，可以生成具有惊人细节的关于你是谁的图片，元数据越来越多用于监控。元数据不仅仅是消息的内容，还是它周围的一切。时间、地点、发送者、接收者，这是 AI 可以检测到的生活模式，即使内容被加密也是如此。
随着地缘政治格局的变化和芯片战争，我们已经开始看到互联网分裂的兴起。如果把目光投向 AI 的炒作之外，它正在悄悄地改变监控，通过分析模式而不是仅仅依赖人类直觉来提高效率。VPN和Signal等加密信使可以保护您的数据，但会泄露元数据。在 AI 时代，元数据是一个宝库，可以对其进行分析以揭示模式和行为。
急需一种新的隐私解决方案
Halpin 强调，即使在试图保护我们的在线活动时，我们也会在不知不觉中创建噪音审计跟踪，它揭示了比我们意识到的更多的信息。例如，在为传统 VPN 付款时，他们不仅知道你在互联网上做什么，还可以将其链接到你用于付款的信用卡信息，这非常危险。AI不仅分析数据，它在Noise中找到信号。这就是为什么我们设计了 NymVPN 来增加噪音——打乱AI寻找的模式，使监控工具更难工作。维基解密举报人切尔西·曼宁表示，审查制度仍然是“主要威胁”。确保在线隐私的一种方法是“去中心化身份识别”，它使个人能够控制自己的数据。
在Harry Halpin和Chelsea Manning 的播客采访中，他们分享了NymVPN如何成为一种基于区块链技术的去中心化隐私解决方案，他们声称这种解决方案以传统VPN无法竞争的方式增强了匿名性。NymVPN使用Mixnet架构通过多个节点路由流量，Halpin将这种方法比作洗一副牌。当数据通过混合网络时，它被分解成更小的数据包，每个数据包都与其他数据包一起随机排列。此过程会更改数据包的顺序和流向，使任何监视流量的人都更难确定消息的来源、去向或谁在与谁通信。
混合网络将虚假或诱饵数据的噪声添加到流量中，这种干扰会造成额外的混淆，掩盖实际数据并使其与后台流量无法区分。这类似于在对话中播放响亮的静电，以防止任何人窃听和理解所说的内容。这项技术直接对抗依赖于检测数据模式的 AI 监控方法。Mixnet通过引入噪声来掩盖这些模式，使AI更难筛选和找到有意义的信号。
mixnet 与 VPN 或 Tor 有何不同
VPN会加密您的数据，但会通过单个服务器发送数据。虽然外人可能看不到内容，但 VPN 提供商可以看到所有内容，并且数据包的时间和大小等元数据仍然可见。可以分析此元数据以揭示用户行为。Tor通过一系列去中心化节点路由您的数据，这提供了比 VPN 更好的匿名性。然而，Tor 不会增加噪音，它的设计仍然会泄露元数据模式，特别是如果一个观察者控制着多个节点。
与VPN 和Tor不同，混合网络在多个独立服务器之间对数据包进行随机排序并增加噪音，从而断开发送方和接收方之间的链接。这意味着即使有人试图跟踪您的流量，他们也会遇到真实和虚假数据的混乱混合，因此几乎不可能有效地分析模式。今天的数字隐私需要的不仅仅是加密。它需要创新，完全掩盖我们的在线行为。
参考资料：
https://cybernews.com/security/wikileaks-whistleblower-chelsea-manning-battles-ai-surveillance/
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