[논문 리뷰] An Efficient Oblivious Database for the Public Cloud

Saba Eskandarian, Matei Zaharia|arXiv (Cornell University)|2017. 10. 02.

Cryptography and Data Security인용 수 1

한 줄 요약

ObliDB는 일반적인 SQL 워크로드를 위한 공개 클라우드 환경에서 Intel SGX 에나클의 사용을 통해 보안성과 액세스 패턴 무관성(접근 패턴 노출 없음)을 보장하는 새로운 오블리비어스 데이터베이스 엔진이다. 이는 여러 스토리지 엔진에 걸쳐 오블리비어스 데이터 구조와 액세스 방법을 통합하여 성능 오버헤드를 최소화하며, 분석 워크로드에서 Spark SQL 대비 최대 2.6배 이내로 유지하고, 포인트 쿼리는 3–10ms 내로 처리하여 이전 암호화 기반 시스템보다 7배 이상 빠르다.

ABSTRACT

Hardware enclaves such as Intel SGX are a promising technology for improving the security of databases outsourced to the cloud. These enclaves provide an execution environment isolated from the hypervisor/OS, and encrypt data in RAM. However, for applications that use large amounts of memory, including most databases, enclaves do not protect against access pattern leaks, which let attackers gain a large amount of information about the data. Moreover,the naive way to address this issue, using Oblivious RAM (ORAM) primitives from the security literature, adds substantial overhead. A number of recent works explore trusted hardware enclaves as a path toward secure, access-pattern oblivious outsourcing of data storage and analysis. While these works efficiently solve specific subproblems (e.g. building secure indexes or running analytics queries that always scan entire tables), no prior work has supported oblivious query processing for general query workloads on a DBMS engine with multiple access methods. Moreover, applying these techniques individually does not guarantee that an end-to-end workload, such as a complex SQL query over multiple tables, will be oblivious. In this paper, we introduce ObliDB, an oblivious database engine design that is the first system to provide obliviousness for general database read workloads over multiple access methods. ObliDB supports a broad range of queries, including aggregation, joins, insertions, deletions and point queries. We implement ObliDB and show that, on analytics work-loads, ObliDB ranges from 1.1-19x faster than Opaque,a previous oblivious, enclave-based system designed only for analytics, and comes within 2.6x of Spark SQL. ObliDB supports point queries with 3-10ms latency, which runs over 7x faster than HIRB, a previous encryption-based oblivious index system.

연구 동기 및 목표

• 데이터베이스 작업 중 액세스 패턴 泄露를 방지하기 위해 하드웨어 에나클의 핵심적인 제약 사항을 해결하기 위해.
• 조인, 집계, 포인트 쿼리 등을 포함한 일반 목적의 SQL 워크로드에 대해 종단 간 오블리비어스성을 보장하는 시스템을 설계하기 위해.
• 이전의 ORAM 기반 또는 에나클 전용 접근 방식에 비해 오블리비어스 데이터베이스 작업의 성능 오버헤드를 줄이기 위해.
• 모든 쿼리 실행 경로에서 오블리비어스성을 유지하면서도 여러 액세스 방법(예: 인덱스, 스캔)을 지원하기 위해.
• 분석 워크로드에서 낮은 지연 시간의 포인트 쿼리와 높은 처리량을 달성하여, 신뢰할 수 없는 시스템(예: Spark SQL)과 동등하거나 근접한 성능을 내기 위해.

제안 방법

• 오블리비어스 데이터 구조(예: 오블리비어스 B-트리, 해시 테이블 등)를 DBMS 엔진에 통합하는 다층 오블리비어스 스토리지 추상화를 설계하기 위해.
• 하드웨어 에나클을 사용해 계산을 격리하고 메모리 데이터를 암호화하며, 모든 데이터 구조에 대해 ORAM 유사 기법을 적용해 액세스 패턴을 가림으로써 오블리비어스성을 확보하기 위해.
• 모든 액세스 시퀀스가 입력이나 쿼리 유형에 관계없이 통계적으로 구분 불가능하게 보장하는 오블리비어스 쿼리 플래너를 통해 쿼리 실행을 조율하기 위해.
• 3–10ms의 지연 시간으로 효율적인 포인트 룩업을 지원하는 오블리비어스 인덱스 구조를 구현하기 위해.
• 배치 및 파이프라인 오블리비어스 연산을 사용해 오블리비어스 방식으로 전체 테이블 스캔, 집계, 등가 조인을 지원함으로써 분석 워크로드에 최적화하기 위해.
• 종단 간 오블리비어스성을 보장하기 위해 전체 DBMS 엔진 스택에 시스템을 통합함으로써, 복잡한 다중 테이블 쿼리 및 트랜잭션 작업 조차도 오블리비어스성을 유지하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 하드웨어 에나클 환경에서 조인, 집계, 포인트 쿼리 등을 포함한 일반 SQL 워크로드에 대해 종단 간 오블리비어스성을 제공할 수 있는 DBMS 엔진을 설계할 수 있는가?
• RQ2 액세스 패턴 泄露에 대한 강력한 보안 보장을 유지하면서도 오블리비어스 데이터베이스 작업의 성능 오버헤드를 최소화할 수 있는가?
• RQ3 오블리비어스 데이터 구조를 완전한 DBMS 엔진에 통합할 경우, 효율성을 희생시키지 않고 여러 액세스 방법을 지원할 수 있는 정도는 어느 정도인가?
• RQ4 오블리비어스 기반 에나클 DBMS의 성능은 이전의 오블리비어스 시스템과 신뢰할 수 없는 분석 엔진(예: Spark SQL)과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ5 실제 워크로드에서 보안을 유지하면서도 낮은 지연 시간의 포인트 쿼리(예: <10ms)를 달성할 수 있는 오블리비어스 인덱싱 기법은 가능한가?

주요 결과

• ObliDB는 이전에 분석 워크로드 전용으로 설계된 에나클 기반 오블리비어스 시스템인 Opaque보다 1.1–19배 빠른 성능을 달성한다.
• 분석 워크로드에서 ObliDB는 Spark SQL 대비 최대 2.6배 이내로 성능을 유지하며, 강력한 오블리비어스 보장을 유지하면서도 높은 효율성을 보여준다.
• ObliDB는 포인트 쿼리에 대해 3–10ms의 지연 시간을 제공하며, 이는 이전 암호화 기반 오블리비어스 인덱스 시스템인 HIRB보다 7배 이상 빠르다.
• 복잡한 다중 테이블 SQL 쿼리, 특히 조인과 집계 조차도 액세스 패턴을 노출하지 않고 오블리비어스성을 유지한다.
• 하드웨어 에나클과 최적화된 오블리비어스 데이터 구조를 조합함으로써, 보안성 있는 데이터베이스 시스템과 신뢰할 수 없는 시스템 간의 성능 격차를 줄였다.
• 여러 액세스 방법(예: 인덱스, 스캔)을 하나의 오블리비어스 실행 엔진에 통합함으로써 일반 목적의 데이터베이스 기능을 강력한 보안성과 함께 제공할 수 있었다.