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QUICK REVIEW

[論文レビュー] Privacy Preserving Enforcement of Sensitive Policies in Outsourced and Distributed Environments

Muhammad Rizwan Asghar|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2013
Cryptography and Data Security参考文献 4被引用数 5
ひとこと要約

本学位論文は、外部化および分散環境におけるプライバシー保護型アクセス制御メカニズムを提案し、信頼できないサービスプロバイダーまたはブローカーに政策内容を露呈することなく、機密性の高いポリシーの安全な実行を可能にする。クラウド環境における暗号化RBACのためのESPOONと、オピポートニスティックネットワーク向けの安全なポリシー照合プロトコルを導入し、完全なポリシー機密性とスケーラブルな鍵管理を実現しながら、モバイルデバイスでもパフォーマンスを維持する。

ABSTRACT

The enforcement of sensitive policies in untrusted environments is still an open challenge for policy-based systems. On the one hand, taking any appropriate security decision requires access to these policies. On the other hand, if such access is allowed in an untrusted environment then confidential information might be leaked by the policies. The key challenge is how to enforce sensitive policies and protect content in untrusted environments. In the context of untrusted environments, we mainly distinguish between outsourced and distributed environments. The most attractive paradigms concerning outsourced and distributed environments are cloud computing and opportunistic networks, respectively. In this dissertation, we present the design, technical and implementation details of our proposed policy-based access control mechanisms for untrusted environments. First of all, we provide full confidentiality of access policies in outsourced environments, where service providers do not learn private information about policies. We support expressive policies and take into account contextual information. The system entities do not share any encryption keys. For complex user management, we offer the full-fledged Role-Based Access Control (RBAC) policies. In opportunistic networks, we protect content by specifying expressive policies. In our proposed approach, brokers match subscriptions against policies associated with content without compromising privacy of subscribers. As a result, unauthorised brokers neither gain access to content nor learn policies and authorised nodes gain access only if they satisfy policies specified by publishers. Our proposed system provides scalable key management in which loosely-coupled publishers and subscribers communicate without any prior contact. Finally, we have developed a prototype of the system that runs on real smartphones and analysed its performance.

研究の動機と目的

  • 信頼できない外部化および分散環境において、ポリシー情報の漏洩を防ぎながら、機密性の高いアクセス制御ポリシーを実行する課題に対処すること。
  • サービスプロバイダーが信頼できない場合でも、クラウドベースのシステムにおけるポリシーのデプロイおよび評価中にアクセスポリシーの機密性を保証すること。
  • 事前の接触がなく、発信者と受信者が直接通信するオピポートニスティックネットワークにおいて、安全でスケーラブルかつ効率的なポリシー実行を可能にすること。
  • ロール階層、動的制約、暗号化CP-ABEポリシーを含む、表現力の高いアクセス制御モデルを、プライバシーを保持したまま実装すること。
  • スマートフォン上で動作する実用的プロトタイプを開発し、実世界の条件下でのパフォーマンスを評価すること。

提案手法

  • 属性暗号と暗号化されたリーフを持つポリシーツリーを用いて、外部化環境における暗号化RBACのための新規アーキテクチャESPOONを設計する。
  • 鍵再暗号化や調整を必要とせず、ユーザーの抹消後もシステムの運用を維持できる鍵管理方式を採用する。
  • ブローカーがポリシー内容を学習しないように、オピポートニスティックネットワークにおけるブローカーベースの安全なポリシー照合プロトコルを導入する。
  • CP-ABE(暗号化ポリシー属性暗号)を用いて細かく制御可能なアクセスポリシーを表現し、発信者と受信者との事前の接触がなくても、安全でスケーラブルな鍵配布を可能にする。
  • ロール階層、動的制約、ポリシー表現力に対応できる分散型で緩い結合のシステムアーキテクチャを実装するが、同時にポリシー構造を保護する。
  • ペアリングと対称暗号化などの暗号 Primitive を用いて機密性を確保し、PIDGINプロトタイプを用いて実際のスマートフォン上でパフォーマンスを評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

  • RQ1信頼できないクラウド環境において、サービスプロバイダーにポリシー論理を露呈せずに、機密性の高いアクセス制御ポリシーをどのように実行できるか?
  • RQ2外部化システムにおいて、鍵再暗号化や調整を要せず、プライバシー保護型にユーザー抹消をどのように処理できるか?
  • RQ3オピポートニスティックネットワークにおいて、ブローカーがサブスクリプションやポリシー内容を学習せずに、どのようにポリシー照合を実行できるか?
  • RQ4ロール階層や動的制約を含む、表現力のあるアクセス制御ポリシーを、暗号化された形で安全にどのように実行できるか?
  • RQ5リソース制限のあるデバイス(スマートフォンなど)において、システムがどのようにスケーラビリティとパフォーマンスを達成できるか?

主な発見

  • 提案されたESPOONアーキテクチャにより、外部化環境におけるアクセスポリシーの完全な機密性が実現され、サービスプロバイダーがデプロイおよび評価段階でポリシー構造や内容を一切学習しないことが保証される。
  • 鍵再暗号化や調整を必要とせず、ユーザー抹消後もシステムの可用性とセキュリティを維持できる。
  • スマートフォン上でのプロトタイプ実装は、実世界の展開において実用的なパフォーマンスを示しており、主なパフォーマンスボトルネックは暗号化演算である。
  • オピポートニスティックネットワークにおける安全なポリシー照合プロトコルにより、ブローカーがポリシー内容やサブスクライバーの好みに関するいかなる情報も学習しないまま、サブスクリプションと暗号化ポリシーを照合可能である。
  • CP-ABEの使用により、分散型で緩い結合のネットワークにおいて、細かく制御可能で、安全かつスケーラブルな鍵管理が可能になる。
  • パフォーマンス評価から、ペアリング演算が主なパフォーマンスボトルネックであることが判明し、最適化されたペアリング実装によりシステム効率を顕著に向上できる可能性がある。

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このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。