KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2703-2718
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2015
Nowadays, public cloud storage is gaining popularity and a growing number of users are beginning to use the public cloud storage for online data storing and sharing. However, how the encrypted data stored in public clouds can be effectively shared becomes a new challenge. Proxy re-encryption is a public-key primitive that can delegate the decryption right from one user to another. In a proxy re-encryption system, a semi-trusted proxy authorized by a data owner is allowed to transform an encrypted data under the data owner's public key into a re-encrypted data under an authorized recipient's public key without seeing the underlying plaintext. Hence, the paradigm of proxy re-encryption provides a promising solution to effectively share encrypted data. In this paper, we propose a new certificate-based proxy re-encryption scheme for encrypted data sharing in public clouds. In the random oracle model, we formally prove that the proposed scheme achieves chosen-ciphertext security. The simulation results show that it is more efficient than the previous certificate-based proxy re-encryption schemes.
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.
In this study, an efficient scheme for hiding data directly in partially encrypted versions of high efficiency video coding (HEVC) videos is proposed. The content owner uses stream cipher to selectively encrypt some HEVC-CABAC bin strings in a format-compliant manner. Then, the data hider embeds the secret message into the encrypted HEVC videos using the specific coefficient modification technique. Consequently, it can be used in third-party computing environments (more generally, cloud computing). For security and privacy purposes, service providers cannot access the visual content of the host video. As the coefficient is only slightly modified, the quality of the decrypted video is satisfactory. The encrypted and marked bitstreams meet the requirements of format compatibility, and have the same bit rate. At the receiving end, data extraction can be performed in the encrypted domain or decrypted domain that can be adapted to different application scenarios. Several standard video sequences with different resolutions and contents have been used for experimental evaluation.
본 논문에서는 기밀데이터를 암호화한 후, 암호화된 기밀데이터를 공간적으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉하여 기밀데이터의 보안성을 크게 강화한 가역 데이터 은닉기법을 제안하였다. 암호화된 기밀데이터를 공간적인 암호화 기법으로 커버 이미지에 은닉하여 결과 이미지를 생성하면, 결과 이미지의 화질이 매우 우수하여 원본 커버 이미지와 결과 이미지를 시각적으로 구분할 수 없다. 암호화된 기밀데이터가 공간적으로 암호화되어 은닉되었기 때문에, 결과 영상의 어느 위치에 암호화된 기밀데이터가 은닉되어 있는지를 알 수 없어 결과 영상으로부터 암호화된 기밀데이터를 추출할 수 없다. 암호화된 기밀데이터를 추출하여도 기밀데이터가 암호화되어 있어서 원본 기밀데이터를 알 수 없게 된다. 따라서 제안기법을 사용하여 기밀데이터를 영상에 은닉하면 기밀데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법은 의료, 군사 등의 응용 분야에 효과적으로 사용될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.1020-1042
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2019
Reversible data hiding in encrypted images (RDHEI) provides some real-time cloud applications; i.e. the cloud, acting as a data-hider, automatically embeds timestamp in the encrypted image uploaded by a content owner. Many existing methods of RDHEI only satisfy user privacy in which the data-hider does not know the original image, but leaks owner privacy in which the receiver can obtains the original image by decryption and extraction. In the literature, the method of Zhang et al. is the one providing weak content-owner privacy in which the content-owner and data-hider have to share a data-hiding key. In this paper, we take care of the stronger notion, called strong content-owner privacy, and achieve it by presenting a new reversible data hiding in encrypted images. In the proposed method, image decryption and message extraction are separately controlled by different types of keys, and thus such functionalities are decoupled to solve the privacy problem. At the technique level, the original image is segmented along a Hilbert filling curve. To keep image privacy, segments are transformed into an encrypted image by using random permutation. The encrypted image does not reveal significant information about the original one. Data embedment can be realized by using pixel histogram-style hiding, since this property, can be preserved before or after encryption. The proposed method is a modular method to compile some specific reversible data hiding to those in encrypted image with content owner privacy. Finally, our experimental results show that the image quality is 50.85dB when the averaged payload is 0.12bpp.
As cloud computing has become a widespread technology, malicious attackers can obtain the private information of users that has leaked from the service provider in the outsourced databases. To resolve the problem, it is necessary to encrypt the database prior to outsourcing it to the service provider. However, the most existing data encryption schemes cannot process a query without decrypting the encrypted databases. Moreover, because the amount of the data is large, it takes too much time to decrypt all the data. For this, Programmable Order-Preserving Secure Index Scheme (POPIS) was proposed to hide the original data while performing query processing without decryption. However, POPIS is weak to both order matching attacks and data count attacks. To overcome the limitations, we propose a group order-preserving data encryption scheme (GOPES) that can support efficient query processing over the encrypted data. Since GOPES can preserve the order of each data group by generating the signatures of the encrypted data, it can provide a high degree of data privacy protection. Finally, it is shown that GOPES is better than the existing POPIS, with respect to both order matching attacks and data count attacks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5153-5170
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2016
The benefit of the scalability and flexibility inherent in cloud computing motivates clients to upload data and computation to public cloud servers. Because data is placed on public clouds, which are very likely to reside outside of the trusted domain of clients, this strategy introduces concerns regarding the security of sensitive client data. Thus, to provide sufficient security for the data stored in the cloud, it is essential to encrypt sensitive data before the data are uploaded onto cloud servers. Although data encryption is considered the most effective solution for protecting sensitive data from unauthorized users, it imposes a significant amount of overhead during the query processing phase, due to the limitations of directly executing operations against encrypted data. Recently, substantial research work that addresses the execution of SQL queries against encrypted data has been conducted. However, there has been little research on top-k join query processing over encrypted data within the cloud computing environments. In this paper, we develop an efficient algorithm that processes a top-k join query against encrypted cloud data. The proposed top-k join processing algorithm is, at an early phase, able to prune unpromising data sets which are guaranteed not to produce top-k highest scores. The experiment results show that the proposed approach provides significant performance gains over the naive solution.
With growing popularity of cloud computing services, users can more easily manage massive amount of data by outsourcing them to the cloud, or more efficiently analyse large amount of data by leveraging IT infrastructure provided by the cloud. This, however, brings the security concerns of sensitive data. To provide data security, it is essential to encrypt sensitive data before uploading it to cloud computing services. Although data encryption helps provide data security, it negatively affects the performance of massive data analytics because it forbids the use of index and mathematical operation on encrypted data. Thus, in this paper, we propose a novel algorithm which enables to efficiently process a large amount of encrypted data. In particular, we propose a novel top-k processing algorithm on the massive amount of encrypted data in the cloud computing environments, and verify the performance of the proposed approach with real data experiments.
Recently, the research on database outsourcing has been actively done with the popularity of cloud computing. However, because users' data may contain sensitive personal information, such as health, financial and location information, the data encryption methods have attracted much interest. Existing data encryption schemes process a query without decrypting the encrypted databases in order to support user privacy protection. On the other hand, to efficiently handle the large amount of data in cloud computing, it is necessary to study the distributed index structure. However, existing index structure and query processing algorithms have a limitation that they only consider single-column query processing. In this paper, we propose a grid-based multi column indexing scheme and an encrypted query processing algorithm. In order to support multi-column query processing, the multi-dimensional index keys are generated by using a space decomposition method, i.e. grid index. To support encrypted query processing over encrypted data, we adopt the Hilbert curve when generating a index key. Finally, we prove that the proposed scheme is more efficient than existing scheme for processing the exact and range query.
데이터 중복제거 기술은 클라우드 스토리지를 절약하기 위해 반드시 필요한 기술이다. 평문데이터 중복제거 기술은 기본적으로 데이터의 기밀성을 유지하지 못하므로 암호데이터 중복제거 기술이 필요함은 당연하다. 본 논문은 키 발급 서버의 도움을 받는 암호데이터 중복제거 기술에 대해 연구하며 그 중 Bellare 등이 제안한 기법에 대한 분석 및 구현을 수행하였으며 키 발급 서버를 이용한 기술에 대한 효율성 측정을 위해 상용 클라우드 서비스 상에 Bellare 등이 제안한 기법과 평문 및 ConvergentEncryption에 대한 성능 측정을 수행하였다. 또한 상용 클라우드 서비스인 Dropbox 및 공개 클라우드 서비스 중 하나인 Openstack의 Swift상에 구현 및 효율성 측정을 수행함으로써 키 발급 서버를 이용한 암호데이터 중복제거 기술에 대한 범용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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