[論文レビュー] Zeph: Cryptographic Enforcement of End-to-End Data Privacy

Lukas Burkhalter, Nicolas Küchler+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 8, 2021

Cryptography and Data Security参考文献 50被引用数 14

ひとこと要約

Zephは、ユーザーがプライバシー設定を指定し、暗号的にのみプライバシー準拠のデータ変換が第三者アプリケーションに公開されることを保証することで、エンドツーエンドのデータプライバシーを実現する暗号的システムである。Zephは、ハイブリッド暗号プロトコルを用いて、データキュレーターがデータを復号しないまま、暗号化されたデータストリームのリアルタイムで低遅延な処理を可能にし、高いプライバシー保証を達成する。

ABSTRACT

As increasingly more sensitive data is being collected to gain valuable insights, the need to natively integrate privacy controls in data analytics frameworks is growing in importance. Today, privacy controls are enforced by data curators with full access to data in the clear. However, a plethora of recent data breaches show that even widely trusted service providers can be compromised. Additionally, there is no assurance that data processing and handling comply with the claimed privacy policies. This motivates the need for a new approach to data privacy that can provide strong assurance and control to users. This paper presents Zeph, a system that enables users to set privacy preferences on how their data can be shared and processed. Zeph enforces privacy policies cryptographically and ensures that data available to third-party applications complies with users' privacy policies. Zeph executes privacy-adhering data transformations in real-time and scales to thousands of data sources, allowing it to support large-scale low-latency data stream analytics. We introduce a hybrid cryptographic protocol for privacy-adhering transformations of encrypted data. We develop a prototype of Zeph on Apache Kafka to demonstrate that Zeph can perform large-scale privacy transformations with low overhead.

研究の動機と目的

• 信頼できるデータキュレーターが全データにアクセスする現在のデータプライバシーモデルの欠陥に対処する。このモデルでは、データ漏洩や準拠不備のリスクが生じる。
• 同意ベースのシステムにおけるユーザーの制御欠如を克服する。このシステムでは、ユーザーが複雑なプライバシー設定を意味的に表現・実行できない。
• Apache Kafkaなどの既存のストリーム処理フレームワークと統合することで、データ処理パイプライン全体にエンドツーエンドのプライバシー保護を実装する。
• 暗号的に保証されたリアルタイムのプライバシー変換を暗号化されたデータに適用し、下流のアプリケーションに露出するのは常に準拠しているビューのみを保証する。
• 幅広いプライバシー保護変換（一般化や微分プライバシーなど）を復号せずにサポートするが、スケーラブルで低オーバーヘッドのシステムを設計する。

提案手法

• データキュレーターが復号を行わないまま、暗号化されたデータストリーム上でプライバシー準拠の変換を実行できるハイブリッド暗号プロトコルを設計する。
• 複数の信頼ドメインからの入力を必要とする、プライバシー変換トークンを生成するために、安全な集約技術を用いる。これにより、マルチパーティ分散プライバシー計算が可能になる。
• Apache Kafkaと統合して、プライバシーポリシーを暗号的に強制しながらリアルタイムでデータストリームを処理するプロトタイプを構築する。
• 一般化や微分プライバシー付き集約など、さまざまなプライバシー保護変換を、関数暗号化された操作としてエンコードすることでサポートする。
• ユーザーが指定したプライバシーポリシーに準拠するデータのみが下流アプリケーションに公開されることを保証し、準拠の暗号的証明を提供する。
• 関数暗号と秘密分散プリミティブを活用して、生データを露呈せずに、細かく制御されたアクセス制御と暗号化されたデータ上の計算を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データキュレーターが平文でデータにアクセスしない状況でも、大規模なストリーム処理システムでエンドツーエンドのデータプライバシーをどのように強制できるか。
• RQ2 どのような暗号技術が、暗号化されたデータストリーム上でリアルタイムで低遅延なプライバシー保護変換を可能にするか。
• RQ3 分散システムにおいて、単なる同意や集約を超えた複雑なプライバシー設定を、ユーザーがどのように表現・実行できるか。
• RQ4 一般化や微分プライバシーなど、幅広いプライバシー保護変換をサポートしながら、パフォーマンスとスケーラビリティを維持できるシステムを構築できるか。
• RQ5 データ処理インfraが信頼できない状況でも、プライバシー準拠が暗号的に保証され、検証可能であるか。

主な発見

• Zephは、暗号的にプライバシーポリシーを暗号化されたデータストリームに強制し、第三者アプリケーションに露出するのは常にプライバシー準拠のデータであることを保証した。
• 本システムは、数千のデータソースを処理する低遅延・高スループットな処理を実現し、実世界のストリームアナリティクスワークロードにおけるスケーラビリティを示した。
• ハイブリッド暗号プロトコルにより、一般化や微分プライバシー付き集約などのプライバシー保護変換が、復号を伴わず効率的に実行可能であることが確認された。
• Apache Kafka上でのプロトタイプ実装は、最小限のパフォーマンスオーバーヘッドを示し、既存のデータ処理パイプラインへの統合可能性を実証した。
• Zephは、データキュレーターが侵害されたり悪意を持って振る舞ったりしても、ユーザー定義のプライバシーポリシーに準拠していることを暗号的に保証する強力な保証を提供する。
• 単なる同意を超えた、ユーザー中心のプライバシープ references をサポートし、データから推論可能な内容を制限するような複雑な変換も可能である。