ビッグ秘密を最適にする方法【JST・京大機械翻訳】

Shor Roman; Yadgar Gala; Huang Wentao; Yaakobi Eitan; Bruck Jehoshua

文献

J-GLOBAL ID：202002269663573594 整理番号：20A1867633

ビッグ秘密を最適にする方法【JST・京大機械翻訳】

How to Best Share a Big Secret

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資料名：
号： SYSTOR ’18 ページ： 76-88 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)

敏感なデータがクラウドに保存されるとき,その秘密を確実にする唯一の方法は,それがアップロードされる前にそれを暗号化することである。データを2つ以上の独立したクラウドで冗長に保存する新しいマルチクラウドモデルは,秘密共有方式によって敏感なデータを保護する機会を提供する。両方のデータ保護アプローチは計算的に高価であると考えられているが,最近の進歩はコストをかなり削減する。(1)ハードウェア加速法は,暗号化の計算量を除去するのに有望であるが,暗号鍵を安全に管理する課題でクライアントを残す。2)最近提案されたスキームであるセキュアRAIDは秘密共有の計算オーバヘッドを最小化するが,無視できないストレージオーバヘッドとランダムデータ生成を必要とする。各データ保護アプローチは異なるトレードオフとセキュリティ保証を提供する。しかし,それらを比較するとき,以前の研究がそれらの最近の進歩を導入する前に行われたので,どのアプローチが最良の応用知覚性能を提供するかを決定するのは難しい。このギャップを埋めるために,最先端の暗号化ベースと秘密共有データ保護アプローチの最初のエンドツーエンド比較を示した。局所クラスタとマルチクラウドプロトタイプに関する著者らの評価は,データ保護のボトルネックが符号化とランダムデータ生成の計算オーバヘッドからストレージとネットワーク帯域幅とグローバルアベイラビリティへシフトするという点標定点を同定した。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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データ保護 , 符号理論

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