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J-GLOBAL ID：202102279061334004   整理番号：21A0892078

プライバシーScope:TEE保護アプリケーションにおけるプライベートデータ漏洩の自動解析【JST・京大機械翻訳】

PrivacyScope: Automatic Analysis of Private Data Leakage in TEE-Protected Applications

著者 (5件)： Zhang Ruide (Virginia Polytechnic Institute and State University,Blacksburg,VA) ,  Zhang Ning (Washington University,St. Louis,MO) ,  Moini Assad (Virginia Polytechnic Institute and State University,Blacksburg,VA) ,  Lou Wenjing (Virginia Polytechnic Institute and State University,Blacksburg,VA) ,  Hou Y. Thomas (Virginia Polytechnic Institute and State University,Blacksburg,VA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICDCS  ページ： 34-44  発行年： 2020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)

抄録/ポイント： ビッグデータ解析は,生データを行動可能な知能に変換することにより,経済の多くの分野に大きい影響を与える。しかし,個人と政府の規制者の間では,プライバシー保護者を使用または制限しない高感度ビジネスと個人データの使用が増加している。データユーティリティの必要性とデータプライバシーに対する需要の間の成長張力に対処するために,信頼された実行環境(TEE)は,オリジナルなプライベートデータではなく,結果のみのプライベートデータに関する秘密計算を可能にする強力なプリミティブとして,学術研究および産業応用において使用されている。現在の研究の多くは,攻撃に対するTEEの保護(例えば,サイドチャネル情報漏洩)に焦点を当ててきたが,TEEエンクラブ内部で実行されるアプリケーションのセキュリティとプライバシーは,ほとんど注目されていない。一般的姿勢は,アプリケーションが信頼されたコンピューティングベース(TCB)の中で実行され,従って信頼できることである。この仮定は,それが未検証の第三者応用になるとき,有効でないかもしれない。本論文では,TEEで動作するアプリケーションコードによるプライベートデータの漏洩を検出するために設計された静的コードアナライザであるPrivacyScopeを提案した。プライバシーScopeは,アプリケーションコードを分析して,非可逆性と呼ばれる特性の違反を識別することによってこれを達成する。古典的非干渉特性が,あるシナリオ,例えば,プログラム出力が常に(プライベート)入力データに関連する機械学習(ML)プログラムにおいて,個人データ漏洩を検出するのが短いので,非可逆性を導入する。観測可能状態への厳密な依存を考えると,非干渉は,これらの状況における個人データ漏洩を検出するのに短い。設計によって,PrivacyScopeは明示的および暗黙的情報漏洩を検出する。非可逆性特性は,非干渉特性に基づいて形式的に定義される。さらに,一般的言語の実行時間意味論への拡張として,PrivacyScopeのためのアルゴリズムについて述べた。著者らのアプローチと実現性プロトタイプの有効性を評価するために,著者らは,線形回帰,k-平均クラスタ化および協調フィルタリングを含む選択オープンソースMLコードモジュールにおけるデータ漏洩を検出するために,PrivacyScopeを適用した。また,PrivacyScopeは,プログラマによって注入された意図的なデータ漏洩コードを検出することができる。著者らが解析したオープンソースMLプログラムにおける私的データの開示につながるすべての発見脆弱性を,著者らは,明らかにした。Copyright 2021 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】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  干渉 ,  意味論 ,  言語 ,  プログラマ ,  クラスタ化 ,  *応用プログラム ,  張力 ,  機械学習
準シソーラス用語： 協調フィルタリング ,  線形回帰 ,  実行時間 ,  プライバシー保護 ,  オープンソース ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： プライバシー ,  TEE ,  アプリケーション ,  漏洩 ,  解析