This paper proposes a privacy-preserving database encryption scheme that provides access pattern hiding against a service provider. The proposed scheme uses a session key to permute indices of database records each time they are accessed. The proposed scheme can achieve access pattern hiding in situations in which an adversary cannot access the inside of the database directly, by separating the entity with an index table and data table and permuting both the index and position where the data are stored. Moreover, it is very efficient since only O(1) server computation and communication cost are required in terms of the number of the data stored. It can be applied to cloud computing, where the intermediate entities such as cloud computing service provider can violate the privacy of users or patients.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4198-4213
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2020
Data encryption, particularly application-level data encryption, is a common solution to protect data confidentiality and deal with security threats. Application-level encryption is a process in which data is encrypted before being sent to the database. However, cryptography transforms data and makes the query difficult to execute. Various studies have been carried out to find ways in order to implement a searchable encrypted database. In the current paper, we provide a new encrypting method and querying on encrypted data (ZSDB) for different data types. It is worth mentioning that the proposed method is based on secret sharing. ZSDB provides data confidentiality by dividing sensitive data into two parts and using the additional server as Dictionary Server. In addition, it supports required operations on various types of data, especially LIKE operator functioning on string data type. ZSDB dedicates the largest volume of execution tasks on queries to the server. Therefore, the data owner only needs to encrypt and decrypt data.
최근 데이터베이스의 크기가 점차 증가하고 있다. 기업에서는 데이터베이스 관리의 어려움으로 인하여 클라우드 형태로 아웃소싱하고 있으며, 이때 클라우드 서비스업체에 의해 관리되는 데이터베이스의 보안은 매우 중요하다. 데이터베이스 내의 중요 정보를 보호하기 위해서는 암호화하는 것이 최선의 방법이지만, 일단 암호화되고 난 후에는 더 이상 검색하기 어려워진다. 암호화된 데이터베이스에서의 검색 성능은 암호화 방법과 검색 방법에 의해 좌우된다. 본 논문에서는 가변길이의 키워드 인덱스와 블룸필터를 사용하여, 클라우드 서비스업체의 관리하의 데이터베이스에 대한 암호화 방법 및 효율적인 검색 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 방법이 데이터베이스 암호화 및 관련 응용분야에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3375-3400
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2018
With the advent of database-as-a-service (DAAS) and cloud computing, more and more data owners are motivated to outsource their data to cloud database in consideration of convenience and cost. However, it has become a challenging work to provide security to database as service model in cloud computing, because adversaries may try to gain access to sensitive data, and curious or malicious administrators may capture and leak data. In order to realize privacy preservation, sensitive data should be encrypted before outsourcing. In this paper, we present a secure and practical system over encrypted cloud data, called QSDB (queryable and secure database), which simultaneously supports SQL query operations. The proposed system can store and process the floating point numbers without compromising the security of data. To balance tradeoff between data privacy protection and query processing efficiency, QSDB utilizes three different encryption models to encrypt data. Our strategy is to process as much queries as possible at the cloud server. Encryption of queries and decryption of encrypted queries results are performed at client. Experiments on the real-world data sets were conducted to demonstrate the efficiency and practicality of the proposed system.
Shin, David;Sahama, Tony;Kim, Steve Jung-Tae;Kim, Ji-Hong
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권5호
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pp.577-582
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2011
EMR(Electronic Medical Record) is an emerging technology that is highly-blended between non-IT and IT area. One of methodology to link non-IT and IT area is to construct databases. Nowadays, it supports before and after-treatment for patients and should satisfy all stakeholders such as practitioners, nurses, researchers, administrators and financial department and so on. In accordance with the database maintenance, DAS (Data as Service) model is one solution for outsourcing. However, there are some scalability and strategy issues when we need to plan to use DAS model properly. We constructed three kinds of databases such as plain-text, MS built-in encryption which is in-house model and custom AES (Advanced Encryption Standard) - DAS model scaling from 5K to 2560K records. To perform custom AES-DAS better, we also devised Bucket Index using Bloom Filter. The simulation showed the response times arithmetically increased in the beginning but after a certain threshold, exponentially increased in the end. In conclusion, if the database model is close to in-house model, then vendor technology is a good way to perform and get query response times in a consistent manner. If the model is DAS model, it is easy to outsource the database, however, some technique like Bucket Index enhances its utilization. To get faster query response times, designing database such as consideration of the field type is also important. This study suggests cloud computing would be a next DAS model to satisfy the scalability and the security issues.
Cryptography attempts to protect information by altering its form to make it unreadable to all but the authorized readers. DBMS is a most important computer application area requiring data security, but only a few cryptosystems are suggested for the database encryption. This research develops a new Residue-Coded Cryptosystem based on the Chinese Remainder Theorem, which is considered to be more efficient than the database encryption scheme introduced by Davida, Wells and Kam in 1981.
최근 데이터베이스내의 개인정보의 유출이 사회적으로 이슈가 되고 있다. 개인의 민감한 정보를 보호하기 위한 최선의 방법은 데이터 암호화이다. 그러나 데이터를 암호화하면 질의어 처리가 어렵게 된다. 그러므로 데이터베이스를 보호하고 질의어 처리를 효율적으로 하기 위한 많은 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 연구에 대한 방법을 분석하고, 의료정보 데이터베이스내의 범위특성을 가진 데이터를 암호화하기 위한 방안으로서 버킷 방식과 블룸필터 방식을 이용한 복합적인 방법을 제안하였다. 버킷방식만을 적용한 경우에 비하여 본 논문에서 제안한 버킷방식과 블룸필터방식을 융합하여 적용한 경우에는 버킷의 개수를 늘일 수 있고, 이에 따른 사용자 데이터의 분포 노출을 방지할 수 있으며, 결과적으로 검색속도를 높일 수 있음을 알 수 있다.
많은 사람들이 일상생활뿐만 아니라 다양한 업무에서 스마트폰을 활용하고 있다. 이에 따라 스마트폰에는 사용자의 개인정보 및 업무상의 민감한 정보가 저장된다. 그러나 스마트폰은 다양한 데이터 및 개인 정보를 데이터베이스에 평문형태로 저장하고 있어 악성 앱이나 단말기 분실, 데이터 복원 등을 통하여 데이터베이스에 저장된 데이터 및 개인정보가 외부로 노출되고 2차 공격에 사용될 수 있다. 이러한 사용자의 정보유출 피해를 차단하기 위해서는 데이터베이스 암호화 기술이 필요하지만, 데이터베이스를 암호화하는 경우 성능저하를 야기 시킨다. 대표적인 예로, 암호화된 상태에서 특정 키워드를 통해 데이터를 검색하는 경우 모든 데이터를 복호화하거나 인덱스 정보 없이 순차적인 검색을 해야 하는 오버헤드가 발생한다[1]. 본 논문에서는 데이터베이스가 암호화된 상태에서, 데이터를 검색할 때 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위한 검색가능한 암호 기법을 제안한다. 특히, 스마트폰과 같이 자원이 제한된 환경에서 사용되는 로컬 데이터베이스에 대해, 가변길이 블룸 필터를 사용하는 암호화된 데이터상에서의 효율적인 키워드 검색 기법을 제안하고 기존의 대칭키 방식의 검색 가능한 암호 기법들과 비교 분석한다. 그리고 안드로이드 스마트폰에서 제안하는 기법을 구현하여 제안 기법의 적절성과 성능을 검증한다. 구현을 통한 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 암호화된 상태에서의 단순 검색에 비해 약 50% 이상의 검색 속도 향상 및 기존 고정 길이 블룸필터에 비해 동일한 긍정오류율 상에서 약 70% 이상의 공간을 절약할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 국내에서 개인정보 안전성에 관한 법률이 제정됨으로써 개인정보 암호화에 많은 관심이 집중되었다. 그러나 기존의 암호화 기법을 그대로 사용한다면, 데이터의 형태를 보존할 수 없기 때문에 데이터베이스의 스키마를 변경해야하며 이는 많은 비용을 발생시킬 수 있다. 따라서 기존의 데이터베이스 스키마를 그대로 유지하고 데이터의 기밀성을 보존할 수 있는 형태보존암호가 핵심 기술로 대두되고 있다. 이에 따라 NIST는 FF1과 FF3를 형태보존암호의 표준으로 공표했지만, 최근 메시지 복구 공격에 대한 FF1과 FF3의 안전성에 문제점이 발견되었다. 본 논문에서는 형태보존암호의 표준인 FF1과 FF3, 그리고 메시지 복구 공격에 대해 연구하고 분석하였다. 또한 이를 바탕으로 메시지 복구 공격에 안전할 수 있는 형태보존암호를 연구하고, 표준화된 FF1과 FF3을 직접 구현하여 제안 방식의 효율성을 검증하였다.
최근 들어 개인 정보 보호의 중요성에 대한 인식이 매우 높아지고 있다. 많은 국가에서 개인정보 보호에 관련한 법규를 새로이 제정하고 있으며 이제 개인 신상에 관련된 데이터를 보호하는 것은 단순한 기업 이미지 관리 차원이 아닌 법적인 의무가 되었다. 대부분의 기업의 세일즈 데이터베이스에는 예외 없이 고객의 이름, 주소, 신용카드번호와 같은 정보가 저장되어 있다. 개인 정보는 개인 신상에 관한 민감한 정보이고, 또한 기업의 전략적인 자산이며, 따라서 기업은 개인 정보를 사전 예방차원에서 안정적으로, 그리고 포괄적으로 보호하기 위한 모든 노력을 다해야 한다. 그러나 만일 데이터베이스 관리자의 패스워드 보안이 뚫린다면 속수무책일 수밖에 없다. 이를 위해서 데이터베이스 암호화는 반드시 필요하다. 그러나 암호화의 결과 데이터베이스의 성능에 문제가 될 수 있고 또한, 암호화로 인하여 기존의 SQL 언어에서의 영역(range) 질의에 제한이 있다. 따라서 이와 같은 문제를 해결하여 암호화된 데이터를 효과적으로 질의하기 위한 방법을 본 논문에서 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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