[論文レビュー] Security and Privacy-Preservation of IoT Data in Cloud-Fog Computing Environment

Jatinder Kumar, Ashutosh K. Singh|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2022

IoT and Edge/Fog Computing被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、クラウド・フォグアーキテクチャにおけるプライバシー保護型IoTデータストレージモデルを提案する。フォグノードがクラウドへの外部委託前にデータをパーティショニングおよび暗号化する。同型暗号化により、暗号化されたデータ上で安全な集計処理と照会処理が可能となり、分散型IoT環境における機密性の維持と計算効率性・スケーラビリティの両立を実現する。

ABSTRACT

IoT is the fastest-growing technology with a wide range of applications in various domains. IoT devices generate data from a real-world environment every second and transfer it to the cloud due to the less storage at the edge site. An outsourced cloud is a solution for handling the storage problem. Users' privacy can be exposed by storing the data on the cloud. Therefore, we propose a Private Data Storage model that stores IoT data on the outsourced cloud with privacy preservation. Fog nodes are used at the edge side for data partition and encryption. Partitioned and encrypted data is aggregated with the help of homomorphic encryption on the outsourced cloud. For secure query processing and accessing the data from the outsourced cloud, the introduced model can be used on the outsourced cloud.

研究の動機と目的

• 信頼できない外部クラウドに外部委託された大量のIoT生成データの保存におけるプライバシーおよびセキュリティ課題に対処すること。
• IoTデバイスの制限（低容量のストレージおよび計算能力）を克服するため、前処理をフォグノードに任せる。
• 暗号化されたデータ上で、復号化せずに安全でプライバシー保護型のデータ集計処理と照会処理を可能にすること。
• クラウドが侵害された場合でも、攻撃者が意味のある情報を取得できないようにすることで、データ漏洩のリスクを低減すること。
• スマートシティ、スマートヘルスケア、スマートグリッド応用分野におけるリアルタイムデータ処理に対応するスケーラブルで効率的なソリューションを提供すること。

提案手法

• IoTデバイスとクラウドの間にフォグノードを配置し、エッジでデータパーティショニングと暗号化を実行する。
• 同型暗号化（HE）を用いて、データをクラウドに送信する前に暗号化し、暗号文上で計算処理を可能にする。
• 2つの外部クラウドサーバーに分割・暗号化されたデータを格納することで、データ可用性とプライバシーを強化する。
• 同型暗号化を活用し、復号化せずに暗号化されたデータの安全な集計処理を可能にし、プライバシーを保持する。
• 同型性の性質を活用して、暗号化されたデータから結果を取得できる、安全な照会処理メカニズムを設計する。
• 公開鍵暗号方式を活用し、エンドツーエンドのセキュリティを確保する。IoTデバイスはクラウドの公開鍵でデータを暗号化し、唯一の承認ユーザーのみが秘密鍵で復号可能である。

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、どのようにしてユーザーのプライバシーを保ちながら、IoTデータを安全にストレージおよび処理できるか？
• RQ2 フォグコンピューティングは、IoTデバイスの計算およびストレージ制限をどのように緩和できるか？
• RQ3 同型暗号化は、クラウド上で暗号化されたIoTデータに対して、安全なデータ集計処理と照会処理を可能にするか？
• RQ4 本提案モデルは、クラウドが侵害された場合のデータ漏洩をどのように防止するか？
• RQ5 クラウド・フォグ・IoTアーキテクチャにおいて、セキュリティ、プライバシー、計算効率性の間のトレードオフは何か？

主な発見

• 提案モデルは、フォグ支援型暗号化と同型暗号化技術を用いて、外部委託されたIoTデータのプライバシー保護型ストレージおよび安全な照会処理を実現した。
• フォグノードは、クラウドへのアップロード前にデータパーティショニングと暗号化を処理することで、IoTデバイスの計算負荷を効果的に軽減した。
• 同型暗号化により、クラウド上で暗号化されたデータの安全な集計処理が可能となり、処理中はプレーンテキストが露出しないことを保証した。
• 2つの外部クラウドサーバーを活用することで、データ可用性が向上し、侵害時に完全なデータ漏洩を回避するリスクが低減した。
• スマートグリッドやスマートヘルスケアなどのリアルタイム応用を支援するため、低遅延かつ安全なデータ処理が可能となった。
• iCloudの有名人写真漏洩事例が示すように、大規模なデータ漏洩のリスクを低減した。クラウドが侵害された場合でも、データは機密性を保ったままとなる。