In 'n groot skala-analise van 20 gewilde VPN's, het IPinfo bevind dat 17 van daardie VPN's verkeer verlaat van Sommige beweer 100+ lande, maar baie van hulle dui op dieselfde handvol fisiese datasentrums in die VSA of Europa. verskillende lande as wat hulle beweer Dit beteken dat die meerderheid van die VPN-verskaffers wat ons geanalyseer het, nie jou verkeer deur die lande wat hulle beweer nie, en hulle beweer baie meer lande as wat hulle eintlik ondersteun. Analyseer oor deur en vergelyking wat verskaffers beweer met wat IPinfo maatreëls, toon dat: 150,000 exit IPs 137 possible exit countries, 17 van die 20 verskaffers het verkeer in 'n ander land verlaat. 38 lande was "virtual-only" in ons dataset (verklaar deur ten minste een verskaffer, maar nooit waargeneem as die werklike verkeersuitgangsland vir enige verskaffer wat ons getoets het nie). Ons was net in staat om al die verskaffers aangekondig plekke vir 3 verskaffers van die 20 te verifieer. Oor ~ 150,000 VPN-uitgangs-IP's wat getoets is, het ProbeNet, ons internetmetingplatform, ongeveer 8,000 gevalle waar wyd gebruikte IP-datasette die bediener in die verkeerde land geplaas het - soms duisende kilometers weg. Hierdie verslag gaan deur wat ons gesien het oor VPN- en IP-dataverskaffers, bied 'n nadere blik op twee veral interessante lande, verken waarom meetgebaseerde IP-data belangrik is as jy omgee waar jou verkeer werklik gaan, en deel hoe ons die ondersoek uitgevoer het. Which VPNs Matched Reality (And Which Didn’t) Watter VPN's voldoen aan die werklikheid (en wat nie) Hier is die oorlap tussen die aantal gelyste lande wat elke VPN-verskaffer beweer te bied teen die lande met werklike VPN-verkeer wat ons gemeten het - laer persentasie dui op verskaffers wie se beweerde lyste die beste ooreenstem met ons data: Dit is belangrik om op te let dat ons die mees algemeen en wyd ondersteunte tegnologieë in hierdie navorsing gebruik het, om vergelykings tussen verskaffers so eerlik as moontlik te maak terwyl ons beduidende data gee om te analiseer, dus dit sal nie die volledige dekking vir elke verskaffer wees nie. Dit is 'n paar van die mees sigbare name op die mark. Hulle het ook geneig om baie lang landlys op hul webwerwe te hê. Opmerklik, drie bekende verskaffers het nul mismatches in al die lande wat ons getest het: Mullvad, IVPN, en Windscribe . Landverskille beteken nie outomaties dat sommige verskaffers "slegte VPN's" bied nie, maar dit beteken dat as jy 'n VPN kies omdat dit "100+ lande" beweer, moet jy weet dat 'n beduidende deel van daardie vlagte etikette of virtuele plekke kan wees. What “Virtual Locations” Really Mean Wat “virtuele plekke” regtig beteken Wanneer 'n VPN jou toelaat om verbinding te maak met, byvoorbeeld, "Bahamas" of "Somalië", beteken dit nie altyd verkeersroetes deur daar nie. Hierdie instelling staan bekend as 'n virtuele plek: Die VPN-toepassing wys “Land X” (bv. Bahamas). Die IP-registerdata sê ook "Land X" - omdat die verskaffer dit self so verklaar het. Maar die netwerkmetings (latensie en routing) wys dat die verkeer eintlik in "Land Y" verlaat - dikwels duisende kilometers ver weg. Die probleem? sonder aktiewe netwerkmeting, sal die meeste IP-datasette vertrou op wat die IP-eienaar aan die internetregister gesê het of gepubliseer het in WHOIS/geofeeds: 'n selfgerapporteerde land-tag. As daardie rekord verkeerd of verouderd is, versprei die fout oral. Oor die dataset, ons het gevind waar ten minste een VPN handelsmerk slegs ooit as virtueel of onmetbaar in ons data verskyn het. Met ander woorde, vir 'n merkbare deel van die wêreldkaart verskyn sommige "locasies" in VPN's nooit as ware uitkomste in ons metings nie. 97 countries Ons het ook gevind waar elke vermelding op hierdie manier gedra het: ten minste een VPN het hulle beweer, maar Ons het ooit 'n stabiele, meetbare uitgang in daardie land in ons steekproef geproduseer. 38 countries none Jy kan dink aan hierdie 38 as die "onmetbare" lande in hierdie studie - plekke wat bestaan in bediener lyste, konfig lêers, en IP geofeeds, maar nooit een keer verskyn as die werklike uitgang land in ons metings. Dit bewys nie dat daar nul VPN-infrastruktuur in daardie lande wêreldwyd is nie. Dit toon dat, oor die verskaffers en plekke wat ons gemeten het, die dominante patroon is om daardie plekke van elders te bedien. Hier is drie van die mees interessante voorbeelde van hoe dit op die IP-vlak lyk. Case Studies: Two Countries That Only Exist on the Map Case studies: Twee lande wat slegs op die kaart bestaan Om dit konkrete te maak, kyk ons na drie lande waar elke verskaffer in ons dataset virtueel blyk te wees: en . Bahamas Somalia Bahamas: All-Inclusive, gehost in die VSA In ons metings het vyf verskaffers plekke aangebied wat as "Bahamas" gelabeld is: NordVPN, ExpressVPN, Private Internet Access, FastVPN en IPVanish. Vir almal van hulle was die gemeten verkeer in die Verenigde State, gewoonlik met sub-millisekonde RTT na Amerikaanse sondes. Somalië: Mogadishu, via Frankryk en die Verenigde Koninkryk Somalië verskyn in ons monster vir slegs twee verskaffers: NordVPN en ProtonVPN. Beide etikette Mogadishu uitdruklik in hul benaming, maar hierdie RTTs is presies wat jy verwag vir verkeer in Wes-Europa, en heeltemal onverenigbaar met verkeer in Oos-Afrika. When Legacy IP Providers Agree With the Wrong VPN Locations Wanneer Legacy IP-verskaffers saamstem met die verkeerde VPN-locasies Tot dusver het ons gepraat oor VPN-aansprake teen ons metings.Maar ander IP-dataverskaffers voer nie aktiewe RTT-toetse nie.Hulle vertrou op self-verklaarde IP-data bronne, en neem dikwels aan dat as 'n IP as "Land X" gemerk word, dit eintlik daar moet wees. In hierdie gevalle volg die IP-opgeleide dataset gewoonlik die verhaal van die VPN-verskaffer: as die VPN die eindpunt as Land X verkoop, plaas die IP-opgeleide dataset dit ook in Land X. Om dit te kwantifiseer, het ons gekyk na 736 VPN-uitkomste waar ProbeNet se gemeten land nie saamstem met een of meer algemeen gebruikte oorlewende IP-dataset nie. Ons het dan die land IPinfo se ProbeNet gemeten (ondersteun deur RTT en routing) met die land gerapporteer deur hierdie ander IP datasets en bereken die afstand tussen hulle. Hoe ver was die ander IP datasets? Die mediane fout tussen ProbeNet en die oorlewende datasets was sowat 3,100 km Aan die ProbeNet-kant het ons sterk latentie bewyse dat ons gemeten land die regte is: .  Die mediane minimum RTT tot 'n sonde in die gemeten land was 0,27 ms. Ongeveer 90% van hierdie plekke het 'n sub-milisekondige RTT van ten minste een sonde gehad. Dit is wat jy verwag wanneer verkeer werklik in daardie land is, nie duisende kilometers ver weg nie. 'N IP voorbeeld wat jy jouself kan toets Hierdie gedrag is baie meer tastbaar as jy dit op 'n enkele IP kan sien. Hier is waar ProbeNet die bediener in die Verenigde Koninkryk plaas, ondersteun deur sub-millisekonde RTT van plaaslike sondes, terwyl ander wyd gebruik IP datasets dieselfde IP in Mauritius plaas, 9,691 kilometer weg. Een VPN-uitgang IP one VPN exit IP 🇬🇧 United Kingdom vs 🇲🇺 Mauritius (ProtonVPN) As jy dit self wil kyk, kan jy dit in 'n openbare meetgereedskap aansluit soos en hardloop pings of traceroutes van verskillende streke. Tools soos hierdie bied 'n duidelike visie vir waar latensie die laagste is. https://ping.sx/ https://ping.sx/ ProbeNet gebruik dieselfde basiese idee, maar op 'n ander skaal: ons handhaaf 'n netwerk van 1200+ teenwoordigheidspunte (PoPs) regoor die wêreld, sodat ons gewoonlik selfs nader aan die werklike fisiese plek kan kom as openbare gereedskap met kleiner netwerke. As jy wil speel met meer werklike IP's (nie noodwendig VPN's) waar ProbeNet en IPinfo die land reg kry en ander datasets nie, kan jy 'n meer volledige stel voorbeelde op ons IP-geolokalisering vind. . Akkurate bladsy Akkurate bladsy Why This Happens and How It Impacts Trust Hoekom dit gebeur en hoe dit vertroue beïnvloed Daar is tegniese redes vir die gebruik van virtuele of hubbed infrastruktuur: Hosting in sekere lande kan beide die verskaffer en gebruikers blootstel aan plaaslike toesig of beslaglegging. Sommige streke het eenvoudig nie dieselfde dichtheid van betroubare datacenters of hoë kapasiteit internetverbindings nie, dus hardloop bedieners daar is moeiliker en gevaarliker. Serving “Bahamas” van Miami of “Cambodia” van Singapoer kan goedkoper, vinniger en makliker wees om te onderhou. Uit hierdie perspektief kan 'n virtuele plek 'n redelike kompromie wees: jy kry 'n streeks-IP en inhoud ontbloot sonder die nadele van hosting in 'n fragile omgewing. Waar dit 'n vertroue probleem word Drie dinge verander die beeld: Die opsomming van “Bahamas” langs “Duitsland” sonder enige aanduiding dat een virtueel en die ander fisies is, verduister die lyn tussen bemarking en werklikheid. Die skaal van die mismatch.Dit is een ding om 'n paar virtuele plekke in moeilike plekke te hê.Dit is 'n ander wanneer duisende lande net as etikette oor jou hele voetafdruk bestaan, of wanneer meer as die helfte van jou getoetste plekke eintlik elders is. Verslaafde stelsels, ooreenstemmingswerkstrome en geo-beperkte dienste kan "Somalië" versus "Frankryk" as 'n betekenisvolle verskil behandel. As beide die VPN UI en die IP data "Somalië" sê terwyl die verkeer fisies in Frankryk is, maak almal besluite op 'n valse premisse. Hierdie laaste punt lei direk na die IP data probleem wat ons fokus op die oplossing. So How Much Should You Trust Your VPN? Hoeveel moet jy jou VPN vertrou? As jy 'n VPN-gebruiker is, hier is 'n paar praktiese takeaways uit hierdie werk: Behandel "100+ lande" as 'n bemarkingsnommer, nie 'n waarborg nie.In ons steekproef, 97 lande bestaan slegs as eise, nie realiteit nie, oor 17 verskaffers. Kyk hoe jou verskaffer praat oor plekke. Het hulle duidelik "virtuele" bedieners gelabeld? Dokumenteer waar hulle eintlik gehost word? Of vermeng hulle stil virtuele en fisiese plekke in 'n lang lys? As jy professioneel op IP-data vertrou, vra waar dit vandaan kom. 'N Statiese "99.x% wêreldwyd akkuraat" bewering vertel jou nie hoe 'n IP-dataverskaffer vinnig bewegende, hoë-stakes omgewings soos VPN-infrastruktuur hanteer nie. Uiteindelik is dit nie 'n argument teen VPN's nie, of selfs teen virtuele plekke nie. Dit is 'n argument vir eerlikheid en bewyse. As 'n VPN-verskaffer wil hê dat jy daardie kaart van vlagte moet vertrou, moet hulle bereid wees, en in staat wees, om te wys dat dit ooreenstem met die werklike netwerk onder. How IPinfo Approaches IP Data Differently Hoe IPinfo IP data anders benader Die meeste oorlewende IP-dataverskaffers vertrou op regionale internetregister (RIR) toewysingsdata en heuristiek rondom routing en adresblokke. IPinfo neem 'n meet-first benadering: Proprietêre ProbeNet met 1200+ teenwoordigheidspunte Ons handhaaf 'n internet meetplatform van PoPs in plekke regoor die wêreld. Aktiewe metings Vir elke sigbare IP op die internet, insluitend beide IPv4- en IPv6-adresse, meet ons RTT van verskeie sondes. Bewysgebaseerde geolokalisering Ons kombineer hierdie metings met IPinfo se ander signale om 'n land (en meer granulêre ligging) te toeken wat gebaseer is op hoe die internet werklik gedra. Hierdie meet-first benadering is uniek in die IP data ruimte. Sodra ons besef hoeveel onnauwkeurigheid kom uit self-verklaarde data, het ons begin om swaar te belê in navorsing en die bou van ProbeNet om aktiewe metings op skaal te gebruik. Ons doel is om IP data so bewysgebaseer as moontlik te maak, verifieer met waarneming oor hoe die internet werklik gedra. Our Methodology for This Report Ons metodologie vir hierdie verslag Ons het hierdie VPN-onderzoek benader op die manier waarop 'n skeptiese, maar goed toegeruste gebruiker dit sou doen: begin met die VPN se eie bewerings, dan toets hulle. Stap 1: Versamel wat verskaffers sê Vir elkeen van die , ons het drie soorte data saamgetrek: 20 VPN providers Marketing beloftes: Die "servers in X lande" beweer en lande lys van hul webwerwe. Configurations from different protocols like OpenVPN or WireGuard were collected along with location information available on provider command-line tools, mobile applications, or APIs. Configurations and locations lists:  Unieke verskaffer-locasie-invoer: Ons het uiteindelik meer as 6 miljoen data punte en 'n lys van verskaffer + liggingskombinasie wat ons eintlik kan probeer om met verskeie IP's verbind. Stap 2: Kyk waar die verkeer regtig gaan Vervolgens het ons die IPinfo-infrastruktuur en ProbeNet gebruik om na daardie plekke te skakel en te kyk wat eintlik gebeur: Ons het verbinding gemaak met elke VPN "locasie" en die uitgang IP-adresse gevang. Vir elke uitgang IP-adres het ons IPinfo + ProbeNet se aktiewe metings gebruik om 'n gemeten land te bepaal, plus: Die naaste ProbeNet voordeelpunt (bv, US, Brasilië, Frankryk) Die rondreis tyd (RTT) van daardie sonde (vaak onder 1 ms), wat 'n sterk aanduiding van fisiese nabyheid is Nou het ons twee visioene vir elke plek gehad: Verwagte / beweerde land: Wat die VPN beweer in sy UI / configs / webwerf Gemaakte land: Waar IPinfo + ProbeNet eintlik die uitgangs-IP sien Stap 3: Vergelyk bewerings met werklikheid Vir elke plek waar 'n land duidelik spesifiseer is, het ons 'n baie eenvoudige vraag gevra: Pas die verwagte land met die gemeten land? Indien nie, het dit 'n mismatch geword: 'n plek waar die app een land sê, maar die verkeer verlaat elders. erkennings, beperkings en beperkings Om 'n plek te tel, moes twee dinge waar wees: die verskaffer moes duidelik 'n spesifieke land beweer (op hul webwerf, in hul app, of in konfigurasies), en ons het direkte aktiewe metings van ProbeNet vir die uitgang IP's agter daardie plek gehad. Ons het enige plekke geïgnoreer waar die bemarking duidelike was, waar ons nie die uitgang direk getoets het nie, of waar ons slegs swakker wenke gehad het soos hostname-strings, registerdata of derde-party IP-databasisse. Met 'n loser metodologie wat ook op daardie bykomende wenke gebaseer het, sou die getalle byna sekerlik hoër wees, nie laer nie.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Moet jy jou VPN-posisie vertrou?

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

The AI Writing Contest by Bright Data & HackerNoon: Results Announcement 🎉

The #decentralize-ai Writing Contest by ICP and HackerNoon: Results Announcement 🎉

Meet the Writer: HackerNoon Contributor Daniil Sitdikov, Software Engineer

$30M Raised in 30 Minutes and the Controversies to Follow: The Story Behind Dexter’s GM.ai Project

The AI Writing Contest by Bright Data & HackerNoon: Results Announcement 🎉

The #decentralize-ai Writing Contest by ICP and HackerNoon: Results Announcement 🎉

Meet the Writer: HackerNoon Contributor Daniil Sitdikov, Software Engineer

$30M Raised in 30 Minutes and the Controversies to Follow: The Story Behind Dexter’s GM.ai Project

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps