[논문 리뷰] Streamforce: outsourcing access control enforcement for stream data to the clouds

Tien Tuan Anh Dinh, Anwitaman Datta|arXiv (Cornell University)|2013. 05. 27.

Cryptography and Data Security참고 문헌 13인용 수 8

한 줄 요약

Streamforce는 데이터 기밀성을 유지하면서도 신뢰할 수 없는 클라우드 환경에서 실시간 스트림 데이터에 대해 보안적이고 세밀한 액세스 제어를 가능하게 하는 시스템이다. 정책 실행을 클라우드에 위탁하면서도 데이터 기밀성을 보존하며, 하이브리드 암호화(결정적, 프록시 기반의 속성 기반 암호화, 슬라이딩 윈도우 암호화)와 보안 쿼리 연산자를 결합하여 클라우드가 암호화된 데이터에서 무거운 계산을 수행하면서도 평문을 유출하지 않도록 하며, 저에서 중간 수준의 처리량 워크로드에 대해 실용적인 성능을 달성한다.

ABSTRACT

As tremendous amount of data being generated everyday from human activity and from devices equipped with sensing capabilities, cloud computing emerges as a scalable and cost-effective platform to store and manage the data. While benefits of cloud computing are numerous, security concerns arising when data and computation are outsourced to a third party still hinder the complete movement to the cloud. In this paper, we focus on the problem of data privacy on the cloud, particularly on access controls over stream data. The nature of stream data and the complexity of sharing data make access control a more challenging issue than in traditional archival databases. We present Streamforce - a system allowing data owners to securely outsource their data to the cloud. The owner specifies fine-grained policies which are enforced by the cloud. The latter performs most of the heavy computations, while learning nothing about the data. To this end, we employ a number of encryption schemes, including deterministic encryption, proxy-based attribute based encryption and sliding-window encryption. In Streamforce, access control policies are modeled as secure continuous queries, which entails minimal changes to existing stream processing engines, and allows for easy expression of a wide-range of policies. In particular, Streamforce comes with a number of secure query operators including Map, Filter, Join and Aggregate. Finally, we implement Streamforce over an open source stream processing engine (Esper) and evaluate its performance on a cloud platform. The results demonstrate practical performance for many real-world applications, and although the security overhead is visible, Streamforce is highly scalable.

연구 동기 및 목표

• 신뢰할 수 없는 클라우드 제공자에게 위탁된 연속적이고 고속의 스트림 데이터에 대해 세밀한 액세스 제어를 시행하는 데 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 클라우드가 실제 데이터 내용을 전혀 알 수 없도록 하면서도 대부분의 계산 워크로드를 수행하도록 보장하기 위해.
• 기존 스트림 처리 엔진을 수정하지 않고도 암호화된 스트림 데이터 위에서 복잡한 액세스 제어 정책을 효율적이고 확장 가능하게 시행하기 위해.
• 클라우드 기반의 스트림 처리 환경에서 보안, 정책 표현력, 성능 간의 균형을 맞추기 위해.
• 협업적이고 정책 기반의 스트림 처리 환경에서의 안전한 데이터 공유를 위한 실용적인 기반을 제공하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 암호화된 데이터에서 등가성 기반 필터링을 가능하게 하기 위해 결정적 암호화를 사용한다.
• 프록시 기반의 속성 기반 암호화(ABE)를 활용하여 암호화된 스트림 위에서 역할 및 속성 기반의 액세스 제어를 지원한다.
• 시간 기반 액세스 정책과 데이터 신선도 제약 조건을 지원하기 위해 슬라이딩 윈도우 암호화 기법을 도입한다.
• 액세스 제어 정책은 Map, Filter, Join, Aggregate 등의 연산자를 사용한 보안 연속 쿼리로 모델링되며, 이는 암호화된 데이터에서 실행된다.
• 클라우드는 암호문에서 모든 무거운 계산을 수행하지만, 정당한 사용자만 경량의 복호화를 수행한다.
• Streamforce는 호환성 확보 및 기존 최적화 기법 활용을 위해 오픈소스인 Esper 스트림 처리 엔진 기반으로 구현되어 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 신뢰할 수 없는 클라우드 환경에서 실시간 스트림 데이터에 대해 세밀한 액세스 제어 정책을 어떻게 안전하게 시행할 수 있는가?
• RQ2 어떤 암호화 기법이 클라우드가 암호화된 스트림 데이터에서 복잡한 쿼리 연산을 수행하면서도 평문 값을 유출하지 않도록 보장할 수 있는가?
• RQ3 데이터 기밀성과 정책 표현력을 유지하면서도 클라우드에 얼마나 많은 계산을 위탁할 수 있는가?
• RQ4 보안 스트림 처리의 성능는 평문 처리와 비교해 어떻게 되며, 실제 워크로드를 지원할 수 있는가?
• RQ5 외주화된 스트림 처리 환경에서 보안, 정책 표현력, 계산 효율성 간의 상호 교환 관계는 어떠한가?

주요 결과

• Streamforce는 눈에 띄는 보안 오버헤드가 존재함에도 불구하고, 저에서 중간 수준의 데이터 도착률을 가진 많은 실제 응용 분야에서 실용적인 성능을 달성한다.
• 시스템은 높은 확장성을 보이며, 복수의 클라우드 서버를 사용하여 워크로드를 분산시키면 성능 향상이 뚜렷하게 이루어진다.
• 보안 쿼리 연산자의 사용 덕분에 기존의 Esper와 같은 스트림 처리 엔진에 최소한의 수정으로 통합이 가능해져 원활한 통합이 가능하다.
• 암호문 크기가 크며, 레코드당 100KB 이상이므로 데이터 인gestion이 현재의 버팀목이 되고 있으나, 최적화 기법이 연구 중이다.
• 다양한 암호화 기법의 조합 덕분에 시간 제약과 속성 기반 제약을 포함한 광범위한 액세스 제어 정책을 지원한다.
• 현재의 암호화 기법은 취소 또는 숨겨진 속성을 지원하지 않지만, 저자들은 이를 향후 확장의 핵심 영역로 지목하고 있다.