[논문 리뷰] Accessing Data while Preserving Privacy

Georgios Kellaris, George Kollios외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 06. 05.

Cryptography and Data Security인용 수 26

한 줄 요약

이 논문은 기밀성이 보장되는 기록 수준의 개인 정보 보호를 위해 신뢰할 수 없는 서버가 존재하는 환경에서도 기능하는 차별적 비공식적 외주 데이터베이스 시스템을 제안한다. 무작위 접근 메모리(Oblivious RAM)와 차별적 비공식적 정제기(Differentially Private Sanitizers)를 결합하여 강력한 개인 정보 보호 보장을 제공하면서도 실용적인 효율성도 확보하였다. 이는 실제 구현 결과를 통해 입증되었다.

ABSTRACT

As organizations struggle with vast amounts of data, outsourcing sensitive data to third parties becomes a necessity. To protect the data, various cryptographic techniques are used in outsourced database systems to ensure data privacy, while allowing efficient querying. Recent attacks on such systems demonstrate that outsourced database systems must trade-off efficiency and privacy. Towards designing systems that strike a good balance between these two aspects, we present a new model of differentially private outsourced database systems, where differential privacy is preserved at the record level even against an untrusted server that controls data and queries. Beginning with an atomic storage model where the server can observe both the memory access pattern and communication volume, we provide upper- and lower-bounds on the efficiency of differentially private outsourced database systems. Our lower-bounds motivate the examination of models where the memory access pattern is kept hidden from the server. Combining oblivious RAM with differentially private sanitizers, we present a generic construction of differentially private outsourced databases. We have implemented our constructions and report on their efficiency.

연구 동기 및 목표

• 외주화된 데이터 저장의 증가하는 요구에 부응하면서도 강력한 개인 정보 보호 보장을 유지하기 위해.
• 외주화된 데이터베이스 시스템에서 효율성과 개인 정보 보호 간의 상충 관계를 해결하기 위해.
• 외주화된 서버가 메모리 접근 패턴과 통신량을 관찰하더라도 기록 수준의 차별적 비공식성(Differential Privacy)을 유지할 수 있는 시스템을 설계하기 위해.
• 차별적 비공식적 외주 데이터베이스의 효율성에 대한 이론적 경계를 설정하기 위해.
• 실세계 구현을 위해 무작위 접근 메모리와 차별적 비공식적 정제기를 결합한 실용적인 구조를 개발하기 위해.

제안 방법

• 서버가 메모리 접근 패턴과 통신량을 모두 관찰할 수 있는 원자적 스토리지 모델을 제안한다.
• 외주화된 차별적 비공식적 데이터베이스에서의 기본적인 효율성 상충 관계를 분석하기 위해 효율성의 상한 및 하한을 유도한다.
• 서버가 메모리 접근 패턴을 관찰하지 못하도록 하는 모델을 도입하여 개인 정보 보장을 향상시킨다.
• 무작위 접근 메모리와 차별적 비공식적 정제기를 결합하여 일반적이고 개인 정보 보호 기능을 갖춘 외주 데이터베이스 시스템을 구축한다.
• 제안된 구조를 설계하고 구현하여 실용적 효율성을 평가한다.
• 암호 기법을 활용하여 악성 서버 조건 하에서도 기록 수준의 차별적 비공식성을 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 신뢰할 수 없는 서버 모델 하에서 외주화된 차별적 비공식적 데이터베이스 시스템의 기본 효율성 한계는 무엇인가?
• RQ2 메모리 접근 패턴 숨기기가 외주화된 데이터베이스에서 개인 정보 보호와 효율성의 상충 관계를 개선할 수 있는가?
• RQ3 무작위 접근 메모리와 차별적 비공식적 정제기를 효과적으로 조합하여 안전하고 효율적인 시스템을 구축할 수 있는가?
• RQ4 외주화된 데이터베이스에서 기록 수준의 차별적 비공식성을 강제로 적용할 경우 실용적 성능 오버헤드는 어느 정도인가?
• RQ5 시스템의 효율성 손실 없이 이론적 개인 정보 보장 수준을 어느 정도 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 효율성에 대한 이론적 하한은 외주화된 데이터베이스 시스템에서 개인 정보 보장과 성능 간의 본질적 상충 관계를 드러낸다.
• 서버가 메모리 접근 패턴을 관찰하지 못하도록 하는 것은 개인 정보 보장-유용성 상충 관계를 크게 향상시킨다.
• 무작위 접근 메모리와 차별적 비공식적 정제기를 조합한 제안된 구조는 강력한 기록 수준의 차별적 비공식성을 달성한다.
• 구현 결과는 암호 기법에 의한 오버헤드가 존재하더라도 시스템이 실용적인 효율성을 유지함을 보여준다.
• 서버가 데이터와 쿼리를 모두 제어하더라도 시스템은 차별적 비공식성을 성공적으로 유지한다.
• 무작위 접근 메모리와 정제기의 통합은 개인 정보 보장 외주 데이터베이스를 위한 일반적이고 확장 가능한 프레임워크를 가능하게 한다.