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J-GLOBAL ID:201802213979033651   整理番号:18A1899597

SGX支援暗号化探索におけるアクセスパターンプライバシーの保存【JST・京大機械翻訳】

Preserving Access Pattern Privacy in SGX-Assisted Encrypted Search
著者 (5件):
資料名:
巻: 2018  号: ICCCN  ページ: 1-9  発行年: 2018年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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非信頼クラウドプロバイダへのアウトソーシングに敏感なデータと運用は挑戦的な問題と考えられている。検索操作を実行するために,データと質問の両方が暗号化されているとしても,攻撃者はまだデータ位置が質問にマッチし,どの結果がユーザに戻るかを学習することができる。この種の漏れはデータアクセスパターンと呼ばれる。実際に,アクセスパターン漏れを用いて,攻撃者はデータと質問の内容を容易に推論することができる。異常RAM(ORAM),完全同形暗号(FHE),および安全なマルチパーティ計算(MPC)は,より高いレベルのセキュリティを提供するが,高い計算と通信オーバーヘッドをもたらす。外部データを効率的かつ確実に処理するための有望な実用的アプローチの一つは,Intel SGXのような信頼できるハードウェアを活用することである。最近,いくつかのSGXベースの解が文献で提案されている。しかしながら,それらの解決策は,サイドチャネル攻撃,コンテキストスイッチングの高いオーバーヘッド,または限られたSGXメモリを被っている。本論文では,暗号化データに対する探索を実行するためのSGX支援方式を提案した。この解決策は,探索効率を保証しながら,サイドチャネル攻撃に対するアクセスパターンを保護する。それはSGX上で長期保存を必要とせずに大規模データベースを処理することができる。この方式のプロトタイプを実装し,100万の記録のデータセットを用いてその性能を評価した。同等性質問と範囲質問は,それぞれ11と40ミリ秒で完了できる。ORAMベースの解法(例えばObliDB)と比較して,著者らの方式は10xより速い。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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専用演算制御装置  ,  音声処理  ,  符号理論 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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