• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제17권10호
• /
• pp.1182-1188
• /
• 2014

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.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제5권9호
• /
• pp.217-222
• /
• 2016

최근의 통합 시스템 및 P2P에 대한 데이터베이스의 연구는 다양한 공유된 그룹 및 프로세스 데이터를 위한 새로운 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 XML 제약에 의해 유출될 수 있는 민감한 정보에 대한 사용자의 유추를 원칙적으로 차단하고 권한 부여가 되지 않은 사용자로부터 민감한 정보가 유출되지 않도록 암호화 방법을 이용하여 안전한 데이터 출판 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크에서는 XML 문서 내의 민감한 데이터의 각각의 노드는 따로 분리하여 암호화하고 암호화된 모든 데이터들은 본래의 문서로부터 분리되어 민감한 데이터의 각각의 노드는 따로 암호화된다. 암호화된 모든 데이터들은 원래의 문서로부터 분리하여 암호화된 구조 인덱스로 묶어 보호된 데이터를 출판한다. 실험 결과로 제안된 프레임워크는 익명의 사용자로부터 데이터 추론을 통한 사용자 정보 누설을 방지함을 보여준다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권12호
• /
• pp.1437-1457
• /
• 2016

데이터베이스 아웃소싱 환경에서, 클라우드는 인증된 사용자에게 아웃소싱된 데이터베이스를 기반으로 질의 서비스를 제공한다. 그러나 금융, 의료 정보와 같은 민감한 데이터는 클라우드에 아웃소싱 되기 전에 암호화되어야 한다. 한편, kNN 질의는 다양한 분야에서 폭넓게 사용되는 대표적인 질의 타입이며, kNN 질의 결과는 사용자의 관심사 및 선호도와 밀접하게 연관된다. 따라서 데이터 보호와 질의 보호를 동시에 고려하는 kNN 질의 처리 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존 연구는 높은 연산 비용이 요구되거나, 탐색한 인덱스의 노드 및 반환된 질의 결과가 드러나기 때문에 데이터 접근 패턴이 노출되는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 암호화 데이터베이스 상에서의 kNN 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 데이터 보호 및 질의 보호를 지원한다. 또한, 제안하는 알고리즘은 데이터 접근 패턴을 보호하는 동시에 효율적인 질의처리를 지원한다. 이를 위해, 데이터 접근 패턴 노출 없이 데이터 필터링을 지원하는 암호화 인덱스 탐색 기법을 제안한다. 성능 분석을 통해, 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의처리 시간 측면에서 우수한 성능을 보임을 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권11호
• /
• pp.3182-3203
• /
• 2023

With the growing adoption of cloud-based technologies, maintaining the privacy and security of cloud data has become a pressing issue. Privacy-preserving encryption schemes are a promising approach for achieving cloud data security, but they require careful design and implementation to be effective. The integrated approach to cloud data security that we suggest in this work uses CogniGate: the orchestrated permissions protocol, index trees, blockchain key management, and unique Opacus encryption. Opacus encryption is a novel homomorphic encryption scheme that enables computation on encrypted data, making it a powerful tool for cloud data security. CogniGate Protocol enables more flexibility and control over access to cloud data by allowing for fine-grained limitations on access depending on user parameters. Index trees provide an efficient data structure for storing and retrieving encrypted data, while blockchain key management ensures the secure and decentralized storage of encryption keys. Performance evaluation focuses on key aspects, including computation cost for the data owner, computation cost for data sharers, the average time cost of index construction, query consumption for data providers, and time cost in key generation. The results highlight that the integrated approach safeguards cloud data while preserving privacy, maintaining usability, and demonstrating high performance. In addition, we explore the role of differential privacy in our integrated approach, showing how it can be used to further enhance privacy protection without compromising performance. We also discuss the key management challenges associated with our approach and propose a novel blockchain-based key management system that leverages smart contracts and consensus mechanisms to ensure the secure and decentralized storage of encryption keys.