分散解析におけるサイドチャネルを効率的に軽減するための差分プライバシーの利用【JST・京大機械翻訳】

Xu Min; Papadimitriou Antonis; Feldman Ariel; Haeberlen Andreas

文献

J-GLOBAL ID：202002245155516918 整理番号：20A1796633

分散解析におけるサイドチャネルを効率的に軽減するための差分プライバシーの利用【JST・京大機械翻訳】

Using Differential Privacy to Efficiently Mitigate Side Channels in Distributed Analytics

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資料名：
号： EuroSec’18 ページ： 1-6 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 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)

分散解析システムは,ユーザが大規模分散データセット上で計算を効率的に実行することを可能にする。最近,メモリでも暗号化し,信頼された実行環境(TEE)を用いて計算を行うことで,データプライバシーをさらに保護できるシステムが提案されている。このアプローチは,非信頼のクラウドプラットフォームに,あるいは複数の関係者を横断してそれを配布するのに,より安全である。しかし,TEEsは,タイミング,メモリアクセスパターン,およびプライバシー保証を弱めるメッセージサイズなどのサイドチャネルに悩まされる。既存のプライバシー保護解析システムは,メモリアクセスパターンのようなこれらのチャネルの部分集合のみを扱うが,サイズやタイミングを大きく無視する。さらに,サイズとタイミングチャネルを閉じる以前の試みは,高性能コスト,非現実的性,または厳密なプライバシー保証の欠如に悩まされている。本論文では,原理的プライバシー保証を提供する一方で,最先端技術よりも劇的により効率的である差動プライバシーに基づく解析におけるタイミングとサイズサイドチャネルを緩和するためのアプローチを示した。また,4つの最も重大なディジタルサイドチャネルを同時に緩和することを目的とするHermeticと呼ばれる新しい解析システムに対する設計をスケッチした。著者らの予備的評価は,著者らの方法の潜在的利点を実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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